El investigador del Instituto de Astronomía de la UNAM, Octavio Valenzuela Tijerino, explicó en el Laboratorio Nacional de Clima Espacial sede Universidad Autónoma de Nuevo León cómo la inteligencia artificial permitirá analizar cantidades inéditas de información astronómica y realizar descubrimientos guiados por datos.
La inteligencia artificial (IA) está transformando la manera de estudiar el Universo al permitir el análisis de enormes volúmenes de información astronómica que serían imposibles de procesar de manera convencional
Octavio Valenzuela Tijerino
Durante la conferencia “Una nueva visión del Universo revelada con la IA: La nueva astrofísica”, impartida el 2 de octubre, el científico destacó las oportunidades que ofrecen los nuevos observatorios y las herramientas de inteligencia artificial para la investigación astronómica.
Era de grandes volúmenes de datos
Eduardo Gerardo Pérez Tijerina, director del LANCE-UANL, presentó a Valenzuela Tijerino, quien es egresado de la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas de la UANL y especialista en cuestiones teóricas y cómputo científico aplicadas a distintas áreas de la astronomía.
Actualmente, el investigador de la UNAM participa en diversos proyectos internacionales y es responsable en México de la colaboración científica relacionada con el Observatorio Vera C. Rubin, infraestructura que generará una de las mayores cantidades de datos astronómicos de la historia.
Valenzuela Tijerino explicó que el desarrollo de nuevos instrumentos está llevando a la astronomía hacia una era caracterizada por grandes volúmenes de datos. Como ejemplo, señaló que el CERN genera alrededor de 400 terabytes de información al año, mientras que proyectos radioastronómicos como el SKA producirán cantidades que llegarán al orden de los zettabytes.
En el caso del Observatorio Vera Rubin, estimó que durante su operación se generará información del orden de medio exabyte, mientras que el catálogo final podría alcanzar entre siete y 10 petabytes, además de datos de calibración, información intermedia y otros productos derivados.
El observatorio cuenta con un telescopio de 8.4 metros y una cámara considerada la más grande construida para astronomía, capaz de producir imágenes de gran profundidad. Cada seis segundos podrá obtener una nueva imagen y aproximadamente cada tres días realizará un barrido del cielo del hemisferio sur y parte del norte, durante una misión prevista para 10 años.
De acuerdo con el investigador, el proyecto permitirá detectar alrededor de 17 mil millones de estrellas y 20 mil millones de galaxias, además de objetos que se desplacen dentro del Sistema Solar. Cada noche se espera generar entre siete y 10 millones de alertas relacionadas con fenómenos como estrellas variables, asteroides, supernovas y otros eventos astronómicos.
Uno de los principales retos será clasificar y analizar automáticamente estos objetos. Para ello, explicó, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático permitirán identificar patrones en curvas de luz, colores, posiciones y otras características para determinar la naturaleza de los objetos observados.
El techo es la creatividad del usuario; así son las posibilidades que ofrecen estos datos para plantear nuevas preguntas y desarrollar métodos de análisis.
Descubrimientos más allá de lo conocido
Uno de los aspectos que destacó Valenzuela Tijerino es que la enorme cantidad de información disponible permitirá modificar la lógica tradicional de algunos descubrimientos científicos.
Mientras algunos fenómenos astronómicos fueron identificados históricamente de manera fortuita, los nuevos instrumentos permitirán buscar de forma sistemática objetos anómalos o eventos extremadamente poco frecuentes.
Agregó que la inteligencia artificial podrá ayudar a localizar objetos que se encuentren fuera de las categorías conocidas, así como fenómenos que ocupen zonas poco exploradas de los parámetros astronómicos.
El investigador puso como ejemplo los lentes gravitacionales, fenómenos predichos por Albert Einstein y cuya detección requirió décadas de avances tecnológicos. Con grandes bases de datos y algoritmos especializados, explicó, será posible buscar este tipo de eventos de manera sistemática y no únicamente cuando sean descubiertos por casualidad.
También se espera identificar nuevos tipos de galaxias, etapas poco conocidas de la evolución estelar, supernovas y otros fenómenos transitorios que hasta ahora han sido difíciles de detectar debido a su corta duración o baja frecuencia.
Sin embargo, advirtió que la inteligencia artificial no sustituirá el trabajo de los científicos. Los datos astronómicos presentan sesgos, información incompleta, diferentes tipos de observaciones y posibles errores instrumentales, por lo que requieren supervisión y análisis humano.
En este sentido, explicó que una estrategia puede combinar métodos de aprendizaje no supervisado, capaces de encontrar agrupamientos o patrones sin recibir previamente una clasificación, con algoritmos supervisados que posteriormente permitan identificar fenómenos específicos.
México, ante una nueva era de datos astronómicos
Valenzuela Tijerino destacó además la participación de instituciones mexicanas en proyectos internacionales de gran escala, entre ellos el Observatorio Vera Rubin y el desarrollo de nuevas infraestructuras radioastronómicas.
En el caso de Rubin, México participa mediante un consorcio nacional que coordina la colaboración de diversas instituciones del país dentro del proyecto internacional.
El científico subrayó que esta participación representa también una oportunidad para formar nuevas generaciones de especialistas en astronomía, computación, ciencia de datos e inteligencia artificial.
Como parte de esta estrategia, mencionó la realización de actividades como hackatones, en los que estudiantes, aficionados y especialistas pueden trabajar con datos astronómicos reales y desarrollar herramientas para analizarlos.
La conferencia concluyó con una invitación a estudiantes y jóvenes interesados en la astronomía y la computación a acercarse a este campo, donde, afirmó, la combinación entre grandes cantidades de datos, inteligencia artificial y creatividad científica abre una nueva etapa para la exploración del Universo.
