estudio del cielo: Cómo la inteligencia artificial está acelerando la astronomía
Con el creciente flujo de datos astronómicos, los métodos de análisis automatizados con inteligencia artificial están adquiriendo cada vez más importancia. Una mirada a los archivos del Telescopio Espacial Hubble muestra que incluso los datos del telescopio bien estudiados todavía contienen algunas sorpresas.
Estudio del cielo con IA | El collage muestra seis de los objetos recién descubiertos con algunas apariencias particularmente llamativas: tres lentes gravitacionales con arcos distorsionados (arriba en el centro, abajo en el centro, abajo a la derecha), una fusión de galaxias (arriba a la derecha), una galaxia anular (arriba a la izquierda) y una galaxia que no encajaba en ninguna clasificación existente (abajo a la izquierda).
Nunca antes en la historia de la astronomía se habían producido cantidades tan grandes de datos de observación como hoy. Sin embargo, la enorme cantidad de datos provenientes de telescopios espaciales como el Hubble (HST) o James Webb (JWST) plantea a la ciencia un enorme desafío: el enorme volumen de datos simplemente no puede manejarse por la ruta tradicional. La inteligencia artificial (IA) tampoco se limita a la astronomía. Los algoritmos entrenados buscan en conjuntos de datos en una fracción del tiempo que le tomaría a un humano.
Un equipo liderado por los astrónomos David O’Ryan y Pablo Gómez de la Agencia Espacial Europea (ESA) aprovechó esto para examinar sistemáticamente los datos del Hubble Legacy Archive (HLA) en busca de fenómenos astronómicos ocultos utilizando su herramienta de inteligencia artificial «AnomalyMatch», desarrollada específicamente para este propósito: casi 100 millones de imágenes individuales de más de 35 años de observación. El equipo publicó sus hallazgos en la revista «Astronomy & Astrophysics» en diciembre de 2025.
AnomalyMatch utiliza una red neuronal que reconoce patrones en grandes conjuntos de datos, imitando la percepción visual del cerebro humano. Gracias al llamado aprendizaje semisupervisado y a un proceso de aprendizaje activo, el sistema se contenta con unos pocos ejemplos de formación y se vuelve cada vez más preciso gracias a la retroalimentación humana periódica.
Los resultados de la investigación son espectaculares: con la ayuda de la inteligencia artificial, el equipo logró identificar casi 1.400 objetos inusuales en sólo dos días y medio, de los cuales más de 800 no habían sido documentados previamente en ningún trabajo científico. Los hallazgos confirmados incluyen:
- 629 sistemas de galaxias que interactúan, son, con diferencia, la anomalía más común,
- 140 candidatos para lentes gravitacionales, claramente visibles en objetos de fondo distorsionados por el efecto gravitacional de una galaxia en primer plano,
- 35 galaxias exóticas que arrastran tras sí extensos brazos de gas y forman ondas de arco, cuya forma se asemeja a la de una medusa,
- Cinco quásares que aparecen en la llamada cruz de Einstein debido a una lente gravitacional.
- así como dos discos protoplanetarios en nuestro sistema de la Vía Láctea y galaxias con explosiones de supernovas claramente visibles.
Los hallazgos también incluyen 43 anomalías que no pueden clasificarse en ningún esquema conocido, como por ejemplo una galaxia con una estructura fuertemente bipolar (ver «Objeto desconocido»). Pueden representar nuevos tipos de objetos celestes. Los catálogos completos con todos los hallazgos se pueden consultar gratuitamente en la plataforma Zenodo.
Objeto desconocido | Lo sorprendente de la galaxia que se muestra aquí es su estructura bipolar: un núcleo compacto y giratorio flanqueado por dos estructuras alargadas abiertas y extremadamente distintivas. Su clasificación exacta aún no está del todo clara. Es uno de los muchos ejemplos que se han descubierto utilizando análisis de datos basados en IA, incluso en conjuntos de datos bien conocidos.
La astronomía se aleja cada vez más de la evaluación puramente manual por parte de científicos expertos: aquí el azar juega a menudo un papel decisivo. Sin embargo, la cantidad de datos aumentará significativamente en el futuro. Mientras que el HST proporciona sólo unos pocos gigabytes por día, misiones como el Telescopio Espacial Europeo Euclid o el Observatorio Vera C. Rubin en Chile recopilan varios terabytes de datos cada noche. Este último registrará más de 50 petabytes de datos de imágenes en diez años. El telescopio espacial Nancy Grace Roman de la NASA también producirá volúmenes de datos sin precedentes: su lanzamiento está previsto para finales de este año. Por lo tanto, herramientas como AnomalyMatch son cruciales para evaluar sistemáticamente esta avalancha de datos.
O’Ryan, D., Gómez, P., Astronomía y Astrofísica 10.1051/0004–6361/202555512, 2025
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