La inteligencia artificial ha revolucionado la astronomía al descubrir fenómenos cósmicos raros ocultos en los archivos del Telescopio Espacial Hubble de la NASA y la ESA. Un equipo de astrónomos analizó casi 100 millones de recortes de imágenes del Hubble Legacy Archive, identificando más de 1.300 objetos inusuales en tan solo dos días y medio, de los cuales más de 800 nunca antes habían sido documentados en la literatura científica.
- La IA examinó casi 100 millones de recortes de imágenes de Hubble, identificando más de 1.300 objetos inusuales en pocos días, más de 800 de los cuales nunca antes se habían documentado en la literatura científica.
- La mayoría de las anomalías son fenómenos cósmicos raros o extraños, incluyendo galaxias en fusión, lentes gravitacionales, galaxias en anillo y galaxias con formas o características inusuales.
- Una nueva herramienta de IA llamada AnomalyMatch hizo posible estos descubrimientos, permitiendo a los astrónomos examinar rápidamente el vasto archivo de Hubble y resaltar objetos que serían extremadamente difíciles de encontrar manualmente.
La IA peina los archivos de Hubble
Un equipo de astrónomos ha empleado una técnica de vanguardia, asistida por inteligencia artificial, para descubrir fenómenos astronómicos raros dentro de los datos archivados del Telescopio Espacial Hubble de la NASA-ESA. El equipo analizó casi 100 millones de recortes de imágenes del Hubble Legacy Archive, cada uno de solo unas pocas docenas de píxeles (aproximadamente 7 a 8 segundos de arco) de lado. Identificaron más de 1.300 objetos con una apariencia extraña en solo dos días y medio, más de 800 de los cuales nunca antes habían sido documentados en la literatura científica.
La mayoría de las anomalías fueron galaxias en proceso de fusión o interacción, que exhiben morfologías inusuales o corrientes alargadas de estrellas y gas. Otras fueron lentes gravitacionales, donde la gravedad de una galaxia en primer plano distorsiona el espacio-tiempo y dobla la luz de una galaxia de fondo en arcos o anillos.
Descubrimientos adicionales incluyeron galaxias con grandes cúmulos de formación estelar, galaxias con forma de medusa con “tentáculos” gaseosos y discos de formación planetaria en nuestra propia galaxia que se asemejan a hamburguesas. ¡Sorprendentemente, varias docenas de objetos desafiaron por completo los esquemas de clasificación existentes!
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El formidable desafío de identificar tipos de galaxias
Identificar una tan diversa gama de objetos raros dentro del vasto y creciente repositorio de datos de Hubble y otros telescopios presenta un desafío formidable. Nunca en la historia de la astronomía ha habido un volumen tan grande de datos observacionales disponibles para su análisis.
Para abordar este desafío, los investigadores David O’Ryan y Pablo Gómez de la ESA (Agencia Espacial Europea) desarrollaron una herramienta de IA capaz de inspeccionar millones de imágenes astronómicas en una fracción del tiempo requerido por expertos humanos. Su red neuronal, llamada AnomalyMatch, fue entrenada para detectar objetos raros e inusuales reconociendo patrones en los datos, imitando la forma en que el cerebro humano procesa la información visual. David O’Ryan, autor principal del estudio publicado en Astronomy & Astrophysics, dijo:
Las observaciones de archivo del Telescopio Espacial Hubble ahora abarcan 35 años, ofreciendo un rico conjunto de datos en el que pueden estar ocultas anomalías astrofísicas.
Tradicionalmente, las imágenes anómalas se descubren mediante inspección manual u observación fortuita. Si bien los astrónomos expertos sobresalen en la identificación de características inusuales, el gran volumen de datos de Hubble hace que una revisión manual exhaustiva sea poco práctica. Las iniciativas de ciencia ciudadana han ayudado a ampliar el alcance del análisis de datos. Pero incluso estos esfuerzos se quedan cortos cuando se enfrentan a archivos tan extensos como los de Hubble o los de telescopios de campo amplio como Euclid, una misión de la ESA con contribuciones de la NASA.
Un avance significativo
El trabajo de O’Ryan y Gómez representa un avance significativo. Al aplicar AnomalyMatch al Hubble Legacy Archive, realizaron la primera búsqueda sistemática de anomalías astrofísicas en todo el conjunto de datos. Después de que el algoritmo marcó los candidatos más probables, los investigadores revisaron manualmente las fuentes mejor calificadas y confirmaron más de 1.300 como anomalías verdaderas. Gómez comentó:
Esta es una poderosa demostración de cómo la IA puede mejorar el rendimiento científico de los conjuntos de datos de archivo. El descubrimiento de tantas anomalías previamente no documentadas en los datos de Hubble subraya el potencial de la herramienta para futuras encuestas.
En resumen: Guiada por astrónomos, la IA peinó los archivos de Hubble –unos 100 millones de recortes de imágenes de Hubble– e identificó más de 1.300 objetos inusuales.
