Con ayuda de la inteligencia artificial (IA), un equipo de astrónomos de la Agencia Espacial Europea (ESA) examinó casi 100 millones de imágenes del telescopio Hubble, y en tan solo dos días y medio descubrieron casi 1400 objetos anómalos; de los cuales más de 800 nunca antes se habían documentado.
En un
comunicado oficial, la Agencia Espacial Europea (ESA), informó que un equipo de astrónomos ha utilizado un nuevo método asistido por IA para buscar objetos astronómicos raros en el Archivo Legado del
Hubble.
Los objetos raros y anómalos, como las galaxias en colisión, las lentes gravitacionales y las galaxias en anillo, son de inmenso interés científico, pero son difíciles de encontrar en las crecientes cantidades de datos provenientes de telescopios como el Telescopio Espacial Hubble.
Cada vez más, los astrónomos se preguntan cómo encontrar una aguja cósmica en un pajar del tamaño del Universo.
Recientemente, los investigadores David O'Ryan y Pablo Gómez, de la Agencia Espacial Europea, desarrollaron una herramienta de IA que les permite inspeccionar millones de imágenes astronómicas en una fracción del tiempo que le tomaría a un humano.
El equipo entrenó su herramienta y demostró sus capacidades utilizando el Archivo Legado del Hubble, que contiene decenas de miles de conjuntos de datos que abarcan la larga vida del Hubble.
“Las observaciones de archivo del telescopio espacial Hubble se remontan a 35 años atrás y constituyen un tesoro de datos en los que se pueden encontrar anomalías astrofísicas”, afirma David O'Ryan, autor principal del artículo de investigación publicado en la revista Astronomy & Astrophysics .
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Las anomalías astrofísicas suelen descubrirse cuando los científicos buscan manualmente objetos fuera de lo normal o los encuentran por casualidad. Si bien los científicos cualificados destacan en la detección de anomalías cósmicas, existen demasiados datos del Hubble como para que los expertos los analicen manualmente con el nivel de detalle necesario.
Los proyectos de ciencia ciudadana, que involucran a personas no científicas para colaborar en tareas como la clasificación de galaxias, ofrecen otra forma de analizar minuciosamente la enorme cantidad de datos disponibles.
Ahora, este nuevo trabajo de O'Ryan y Gómez lleva la búsqueda a un nuevo nivel. El equipo desarrolló una red neuronal, una herramienta de IA que utiliza computadoras para procesar datos y buscar patrones de una manera inspirada en el cerebro humano.
Uso de la IA
Su red neuronal, llamada AnomalyMatch, está entrenada para buscar y reconocer objetos raros como galaxias medusas y arcos gravitacionales.
El equipo utilizó AnomalyMatch para buscar en casi 100 millones de recortes de imágenes del Archivo Legado del Hubble, lo que marca la primera vez que se busca sistemáticamente anomalías astrofísicas en el archivo.
En tan solo dos días y medio, AnomalyMatch completó la búsqueda y obtuvo una lista de posibles anomalías.
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Hubble capta el lugar de nacimiento de planetas más grande y caótico del universoDado que el proceso de rastreo de objetos raros aún requiere una mirada experta, O'Ryan y Gómez inspeccionaron personalmente las fuentes que su algoritmo calificó como las más propensas a ser anómalas. De estas, más de 1300 eran anomalías reales, más de 800 de las cuales nunca se habían documentado en la literatura científica.
La mayoría de las anomalías eran galaxias en proceso de fusión o interacción, adoptando formas inusuales o dejando largas colas de estrellas y gas. Muchas otras eran lentes gravitacionales, en las que la gravedad de una galaxia en primer plano curva el espacio-tiempo y deforma la luz de una galaxia distante en el fondo formando un círculo o arco.
El equipo también descubrió ejemplos de otros objetos raros, como galaxias con enormes cúmulos de estrellas, galaxias medusa con tentáculos gaseosos y discos de formación planetaria vistos de canto, lo que les da una apariencia similar a una hamburguesa o una mariposa. Quizás lo más intrigante de todo fue que había varias docenas de objetos que desafiaban cualquier clasificación.
“Este es un uso fantástico de la IA para maximizar la producción científica del archivo del Hubble”, afirma Pablo Gómez, coautor del estudio.
“Encontrar tantos objetos anómalos en los datos del Hubble, donde cabría esperar que ya se hubieran encontrado muchos, es un gran resultado. También demuestra la utilidad de esta herramienta para otros grandes conjuntos de datos”.
El Hubble ha generado solo uno de los muchos archivos de datos de gran tamaño en astronomía, y hay más en el horizonte. Entre las nuevas instalaciones que proporcionarán una enorme cantidad de datos se encuentran Euclid, que comenzó su estudio de miles de millones de galaxias en un tercio del cielo nocturno en 2023; el Observatorio Vera C. Rubin de la NSF-DOE, que pronto comenzará su Estudio Legado del Espacio y el Tiempo de 10 años y recopilará más de 50 petabytes de imágenes; y el Telescopio Espacial Nancy Grace Roman de la NASA, al que la ESA contribuye como Misión de Oportunidad, cuyo lanzamiento está previsto para mayo de 2027.
Herramientas de IA como AnomalyMatch pueden ayudar a los astrónomos a gestionar la avalancha de datos entrantes y descubrir nuevos ejemplos de objetos raros e inusuales, e incluso cosas nunca antes vistas en el Universo.
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(FIN) NDP/MFA
Publicado: 1/2/2026