La Semana Mundial del Espacio 2023 ya está aquí y Space.com analiza el estado actual de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en la astronomía y la exploración espacial mientras la Era Espacial celebra su 66.º aniversario. Aquí, Paul Souter analiza cómo la inteligencia artificial ya está ayudando a los astrónomos a realizar nuevos descubrimientos sorprendentes.
Nos guste o no, la inteligencia artificial cambiará la forma en que interactuamos con el universo.
Como ciencia, la astronomía tiene una larga tradición de búsqueda de patrones mediante el examen de grandes cantidades de datos, descubrimientos ocasionales y una profunda conexión entre teoría y observación. Todas estas son áreas donde los sistemas de IA pueden hacer que el campo de la astronomía sea más rápido y más fuerte que nunca.
Sin embargo, es importante señalar que «IA» es un término muy amplio que incluye una amplia gama de herramientas y tecnologías de software semirelacionadas. Los astrónomos suelen recurrir a las redes neuronales, donde un programa reconoce todas las conexiones en un conjunto de datos de entrenamiento y luego aplica el conocimiento sobre esas conexiones a un conjunto de datos real.
Relacionado: Cómo la inteligencia artificial nos ayuda a explorar el sistema solar
Tomemos como ejemplo el procesamiento de datos. Las hermosas imágenes publicadas en línea desde el Telescopio Espacial Hubble o el Telescopio Espacial James Webb están muy lejos del primer paso de esos instrumentos por esa porción específica del cielo.
Las imágenes astronómicas en bruto están llenas de errores, primeros planos desordenados, contaminantes, artefactos y ruido. Procesar y limpiar estas imágenes para hacer algo visible –y mucho menos útil para la investigación científica– requiere una enorme cantidad de información y normalmente se hace en parte a mano y en parte mediante sistemas automatizados.
Los astrónomos recurren cada vez más a la inteligencia artificial para procesar datos, eliminando partes inútiles de las imágenes para obtener un resultado limpio. Por ejemplo, la imagen del agujero negro supermasivo en el corazón de la galaxia Messier 87 (M87), publicada por primera vez en 2019, fue «cambiada» en abril de 2023, lo que resultó en una imagen más nítida de la estructura del agujero negro.
En otro ejemplo, algunos astrónomos introducirán imágenes de galaxias en un algoritmo de red neuronal y guiarán el algoritmo con un esquema de clasificación para las galaxias detectadas. Las clasificaciones existentes provienen de asignaciones manuales, ya sea por parte de los propios investigadores o mediante esfuerzos voluntarios de ciencia ciudadana. Después del entrenamiento, la red neutral se puede aplicar a datos reales y clasificar galaxias automáticamente, un proceso que es mucho más rápido y menos propenso a errores que la clasificación manual.
Los astrónomos también pueden utilizar la inteligencia artificial para eliminar la interferencia óptica causada por la atmósfera terrestre a partir de imágenes espaciales capturadas por telescopios terrestres.
Se ha propuesto la inteligencia artificial para ayudarnos a detectar signos de vida en Marte, comprender por qué la corona del Sol es tan caliente o revelar las edades de las estrellas.
Los astrónomos también están utilizando redes neuronales para profundizar más que nunca en el universo. Los cosmólogos han comenzado a utilizar la inteligencia artificial para comprender la naturaleza fundamental del universo. Dos de los mayores misterios cósmicos son la identidad de la materia oscura y la energía oscura, dos sustancias que van más allá de nuestro conocimiento actual de la física y juntas ocupan más del 95% de todo el contenido energético del universo.
Para ayudar a identificar estos materiales exóticos, los cosmólogos están intentando medir sus propiedades: cuánta materia y energía oscuras hay presentes y cómo han cambiado a lo largo de la historia del universo. Pequeños cambios en las propiedades de la materia oscura y la energía oscura tienen efectos profundos en la historia resultante del universo, afectando todo, desde la disposición de las galaxias hasta las tasas de formación de estrellas en galaxias como la Vía Láctea.
Las redes neuronales ayudan a los cosmólogos a descifrar los innumerables efectos de la materia y la energía oscuras. En este caso, los datos de entrenamiento provienen de sofisticadas simulaciones por ordenador. En esas simulaciones, los cosmólogos cambian las propiedades de la materia y la energía oscuras y observan qué cambia. Luego introducen estos resultados en una red neuronal para que pueda descubrir todas las formas interesantes en que está cambiando el universo. Aunque todavía no están listos para comenzar, la esperanza es que los cosmólogos puedan entonces dirigir la red neuronal hacia observaciones reales y permitirle decirnos de qué está hecho el universo.
Estos métodos son cada vez más importantes a medida que los observatorios astronómicos modernos producen enormes cantidades de datos. El Observatorio Vera C. Rubin, una instalación de última generación en construcción en Chile, tendrá la tarea de proporcionar más de 60 petabytes (un petabyte equivale a mil terabytes) de datos sin procesar en forma de imágenes de alta resolución. del cielo. Analizar esta cantidad de datos está más allá de las capacidades incluso de los estudiantes de posgrado más decididos. Sólo los ordenadores, con la ayuda de la inteligencia artificial, estarán a la altura de la tarea.
De particular interés para este próximo observatorio es la búsqueda de lo inesperado. Por ejemplo, el astrónomo William Herschel descubrió el planeta Urano por casualidad durante un estudio regular del cielo nocturno. La IA se puede utilizar para identificar cosas potencialmente interesantes y marcarlas marcando cualquier cosa que no se ajuste a un patrón establecido. De hecho, los astrónomos ya han utilizado inteligencia artificial para detectar un asteroide potencialmente peligroso mediante un algoritmo escrito específicamente para el Observatorio Vera C. Rubin.
¿Quién sabe qué descubrimientos futuros atribuiremos eventualmente a las máquinas?
«Beer ninja. Experto en redes sociales sin complejos. Fanático de la web. Geek de Twitter. Pensador galardonado. Estudiante».
More Stories
Ciencia espacial: Observación de las estrellas «Caníbal» y «Zombie» Conozca en detalle este sorprendente descubrimiento en la ciencia espacial.
Desde energía renovable hasta chiles verdes, las comunidades rurales de Nuevo México reciben dinero del USDA
Chile lanza observatorio de cambio climático y se convierte en sensor global