Búsqueda asistida por IA descubre 1.400 objetos misteriosos en el archivo de 30 años del Hubble

La búsqueda asistida por IA descubre 1.400 objetos misteriosos en el archivo de 30 años del Hubble

Durante más de tres décadas, el Telescopio Espacial Hubble ha servido como el principal ojo de la humanidad hacia el cosmos, capturando imágenes que han redefinido nuestra comprensión del nacimiento estelar, la evolución galáctica y la expansión del propio universo. Sin embargo, el puro volumen de datos generados por el observatorio ha superado hace tiempo la capacidad de los investigadores humanos para inspeccionar cada fotograma. En un estudio histórico publicado en la revista Astronomy & Astrophysics, un equipo de astrónomos de la Agencia Espacial Europea (ESA) ha utilizado una herramienta de inteligencia artificial de vanguardia para cribar esta montaña de datos, descubriendo casi 1.400 objetos anómalos que previamente habían escapado a la detección. Al escanear 100 millones de recortes de imágenes en solo 60 horas, los investigadores han demostrado cómo el aprendizaje automático puede transformar siglos de trabajo manual en unos pocos días de procesamiento computacional.

El desafío del Big Data en la astronomía moderna

El Archivo del Legado del Hubble representa uno de los repositorios de información científica más significativos de la historia, con decenas de miles de conjuntos de datos que abarcan 35 años de observaciones. Aunque el archivo es una mina de oro para la investigación astrofísica, también presenta el desalentador problema de la "aguja en un pajar". Tradicionalmente, descubrir objetos raros o anómalos —como galaxias en colisión o lentes gravitacionales— requería que los astrónomos inspeccionaran manualmente las imágenes o dependieran de descubrimientos fortuitos durante estudios no relacionados. Incluso con la llegada de proyectos de ciencia ciudadana, en los que miles de voluntarios ayudan a clasificar cuerpos celestes, el ritmo de adquisición de datos de los telescopios modernos está superando rápidamente los límites del esfuerzo colectivo humano.

La necesidad de sistemas automatizados nunca ha sido más apremiante. A medida que los telescopios se vuelven más potentes y los sondeos más exhaustivos, el "pajar" ya no es simplemente grande; se expande a un ritmo exponencial. Los investigadores David O’Ryan y Pablo Gómez, de la ESA, reconocieron que para encontrar los casos más "peculiares" y científicamente significativos en los datos del Hubble, necesitaban una metodología que combinara el matizado reconocimiento de patrones del cerebro humano con la velocidad implacable de los procesadores modernos. Esto llevó al desarrollo de una nueva y sofisticada herramienta diseñada específicamente para cazar lo inusual.

La metodología: 100 millones de imágenes en 60 horas

Para abordar el rezago del archivo, el equipo desarrolló una red neuronal —una arquitectura de IA inspirada en las estructuras biológicas del cerebro humano— a la que llamaron AnomalyMatch. A diferencia de los algoritmos estándar programados para encontrar objetos específicos y bien definidos como estrellas o galaxias espirales, AnomalyMatch fue entrenada para reconocer lo "extraño". Busca patrones que se desvían de la norma, como simetrías distorsionadas, apéndices gaseosos inusuales o firmas lumínicas deformadas. La red neuronal fue desplegada para escanear casi 100 millones de recortes de imágenes del Archivo del Legado del Hubble, marcando la primera vez que la colección completa se ha buscado sistemáticamente en pos de anomalías astrofísicas.

La eficiencia de la IA fue asombrosa. Lo que a un equipo de astrónomos profesionales le habría llevado décadas inspeccionar a mano fue completado por AnomalyMatch en solo dos días y medio. Sin embargo, los investigadores enfatizaron que la IA no actúa de forma aislada. Una vez que el algoritmo señalaba candidatos potenciales, O’Ryan y Gómez inspeccionaban personalmente las fuentes de alta probabilidad para verificar su autenticidad. Este enfoque de "humano en el bucle" garantiza que la velocidad de la IA sea atemperada por la experiencia de científicos experimentados, filtrando artefactos digitales o ruido de la cámara que podrían engañar a un sistema menos sofisticado.

Catalogando los descubrimientos "peculiares"

La búsqueda arrojó un tesoro de 1.400 objetos anómalos, de los cuales la asombrosa cifra de 800 nunca había sido documentada en la literatura científica. El catálogo incluye una diversa gama de rarezas cósmicas que desafían nuestras expectativas visuales del espacio. Entre los hallazgos se encontraban:

• Galaxias anulares de colisión: Estructuras raras formadas cuando una galaxia atraviesa el centro de otra, creando una onda de formación estelar.
• Lentes y arcos gravitacionales: Casos en los que la gravedad de un objeto masivo en primer plano deforma la luz de una galaxia más distante en círculos o arcos alargados.
• Galaxias medusa: Sistemas con largos "tentáculos" gaseosos que son arrancados mientras se mueven a través del medio intergaláctico.
• Discos protoplanetarios de canto: Sistemas solares en desarrollo que aparecen como "hamburguesas" o "mariposas" cuando se ven de lado.

Por qué las anomalías importan para la ciencia

En el campo de la astrofísica, los casos atípicos suelen ser más importantes que los promedios. Mientras que las galaxias estándar nos dicen cómo se comporta el universo la mayor parte del tiempo, las anomalías nos dicen cómo se comporta el universo bajo condiciones extremas. "Las observaciones de archivo del Telescopio Espacial Hubble se remontan ahora a 35 años, proporcionando un tesoro de datos en el que podrían encontrarse anomalías astrofísicas", señaló David O’Ryan, autor principal del estudio. Estos objetos "peculiares" proporcionan puntos de datos críticos para probar teorías sobre la gravedad, la materia oscura y la evolución galáctica. Por ejemplo, una lente gravitacional rara puede actuar como un telescopio natural, permitiendo a los investigadores ver más atrás en el tiempo de lo que sería posible de otro modo.

Además, estos descubrimientos proporcionan una hoja de ruta para futuras observaciones. Al identificar estos 1.400 objetos ahora, la comunidad científica puede priorizarlos para estudios de seguimiento utilizando instrumentos más avanzados como el Telescopio Espacial James Webb (JWST). Comprender por qué una galaxia ha adoptado una forma de "medusa" o por qué un disco de formación estelar aparece asimétrico puede conducir a avances en nuestra comprensión de la dinámica de fluidos del gas en el espacio profundo y los ciclos de vida de las estrellas.

El futuro de la investigación de archivo

El éxito de la herramienta AnomalyMatch tiene profundas implicaciones para el futuro de la exploración espacial. Actualmente estamos entrando en una era de "astronomía de sondeos", donde nuevas instalaciones como el telescopio espacial Euclid de la ESA y el Observatorio Vera C. Rubin producirán petabytes de datos. El Euclid, que comenzó su sondeo en 2023, tiene la tarea de mapear miles de millones de galaxias a través de un tercio del cielo. Sin herramientas de IA como la desarrollada por O’Ryan y Gómez, gran parte de los datos más interesantes de estas misiones probablemente permanecerían enterrados en archivos digitales durante generaciones.

El coautor del estudio, Pablo Gómez, destacó la utilidad más amplia de su trabajo, afirmando: "Este es un uso fantástico de la IA para maximizar la producción científica del archivo del Hubble. Encontrar tantos objetos anómalos en los datos del Hubble, donde se podría esperar que ya se hubieran encontrado muchos, es un gran resultado". La metodología del equipo sirve como una prueba de concepto que puede aplicarse al próximo Telescopio Espacial Nancy Grace Roman, cuyo lanzamiento está previsto para 2027 y que proporcionará vistas de campo aún más amplio del universo infrarrojo.

Un nuevo paradigma para el descubrimiento

A medida que avanzamos, la relación entre los astrónomos y la inteligencia artificial está evolucionando de una simple automatización a una colaboración profunda. La IA actúa como un "segundo par de ojos", capaz de ver patrones en el ruido que el ojo humano podría pasar por alto debido a la fatiga o al sesgo cognitivo. Al liberar a los científicos de la tarea mecánica de clasificar millones de imágenes, estas herramientas permiten a los investigadores centrarse en el análisis de alto nivel y el trabajo teórico que impulsa el campo hacia adelante.

El descubrimiento de estos 1.400 objetos es un recordatorio de que los "Grandes Observatorios" como el Hubble todavía tienen muchos secretos por revelar. Incluso mientras lanzamos telescopios más nuevos y potentes, los datos que ya hemos recopilado siguen siendo una frontera vital. En la unión de la luz de hace 30 años y las redes neuronales modernas, los astrónomos han encontrado una manera de asegurar que ningún misterio cósmico —por muy peculiar que sea— permanezca oculto en la oscuridad.