El universo está lleno de innumerables objetos astrofísicos, cada uno diferente del anterior. Pero incluso en medio de esta enorme diversidad, algunos destacan como verdaderamente extraños.
Un par de astrónomos descubrieron recientemente cientos de estos bichos raros cósmicos enterrados en datos de archivo del Telescopio Espacial Hubble. Estos objetos han esperado años a que los investigadores los catalogaran e investigaran sus características inusuales, y gracias a la IA, finalmente lo han hecho.
“Las observaciones de archivo del Telescopio Espacial Hubble abarcan ahora 35 años y ofrecen un rico conjunto de datos en el que se pueden ocultar anomalías astrofísicas”, dijo David O’Ryan, investigador de la Agencia Espacial Europea (ESA) y autor principal del estudio publicado en Astronomía y Astrofísica, dicho en un comunicado de la agencia.
O’Ryan y su colega, el científico de datos de la ESA Pablo Gómez, crearon una herramienta de análisis de datos asistida por IA llamada AnomalyMatch y la utilizaron para buscar objetos astronómicos raros en el Hubble Legacy Archive. Se necesitaron sólo dos días y medio para examinar casi 100 millones de recortes de imágenes e identificar casi 1.400 objetos anómalos, 800 de los cuales eran previamente desconocidos para la ciencia.
“Esta es una poderosa demostración de cómo la IA puede mejorar el rendimiento científico de los conjuntos de datos de archivo”, Gómez dicho en un comunicado de la NASA. “El descubrimiento de tantas anomalías no documentadas previamente en los datos del Hubble subraya el potencial de la herramienta para futuras encuestas”.
Minería del vasto archivo del Hubble
Hubble ha pasado más de tres décadas estudiando continuamente el cosmos. Hasta la fecha, el telescopio ha hecho más de 1,7 millones de observaciones, creando una mina de oro de datos que ha ampliado significativamente nuestra comprensión del universo.
Sin embargo, examinar esta montaña de datos para encontrar objetos raros y anómalos, como galaxias en colisión, lentes gravitacionales y galaxias en anillo, es una tarea onerosa para los astrónomos. Gómez y O’Ryan desarrollaron AnomalyMatch para hacer el trabajo pesado por ellos.
Su herramienta de IA es una purple neuronal, un modelo de aprendizaje automático diseñado para imitar la forma en que el cerebro humano procesa datos y reconoce patrones. AnomalyMatch está entrenado para detectar objetos cósmicos que parecen inusuales, compilando una lista de objetivos que astrónomos como O’Ryan y Gómez pueden examinar más de cerca para confirmarlos y clasificarlos.
Una gran cantidad de bichos raros
De los más de 800 bichos raros que AnomalyMatch y sus creadores identificaron, la mayoría eran galaxias que se fusionaban o interactuaban activamente con otras galaxias, transformándolas en formas inusuales o dándoles colas de estrellas y gasoline.
También encontraron muchas lentes gravitacionales (cuerpos celestes masivos que curvan el espacio-tiempo y deforman la luz a su alrededor, actuando como lentes naturales) y otros objetos raros como galaxias con enormes grupos de estrellas, galaxias medusas con “tentáculos” gaseosos y discos formadores de planetas que se parecen a hamburguesas o mariposas cuando se ven de canto.
Lo más intrigante fueron varias docenas de objetos que desafiaron por completo la clasificación, presentando nuevas oportunidades para explorar estructuras cósmicas nunca antes vistas.
Los hallazgos muestran que las redes neuronales como AnomalyMatch pueden maximizar el valor de archivos de datos como el del Hubble. Gómez y O’Ryan esperan que su herramienta también permita descubrir nuevos descubrimientos a partir de conjuntos de datos futuros, incluido el del telescopio espacial Euclid de la ESA y el Observatorio Vera C. Rubin de la Fundación Nacional de Ciencias y el Departamento de Energía de EE. UU.
Estas encuestas de próxima generación producirán una avalancha de datos, y analizar esos datos requerirá técnicas de próxima generación. Explorar el cosmos con IA podría abrir la puerta a un mundo completamente nuevo de descubrimientos científicos.
