La inteligencia artificial identifica más de 1.300 objetos anómalos en los archivos históricos del telescopio Hubble

Un equipo de investigadores ha implementado una avanzada herramienta de red neuronal, basada en inteligencia artificial, para llevar a cabo un análisis exhaustivo de los datos archivados durante las décadas de operación del telescopio espacial Hubble. Este innovador sistema escaneó aproximadamente 100 millones de imágenes recortadas provenientes del Hubble Legacy Archive. Como resultado de este procesamiento masivo, se detectaron más de 1.300 objetos anómalos, de los cuales más de 800 constituyen descubrimientos inéditos que no habían sido documentados previamente en la literatura científica especializada.

Las observaciones recopiladas por el Hubble abarcan un periodo superior a los 35 años, lo que representa un volumen de información tan vasto que resulta imposible de procesar de manera manual con eficiencia. El proyecto fue liderado por David O'Ryan y Pablo Gómez, expertos de la Agencia Espacial Europea (ESA), quienes desarrollaron la red neuronal denominada AnomalyMatch. Este sistema fue entrenado específicamente para el reconocimiento de patrones a gran escala, emulando el procesamiento visual del cerebro humano para identificar fenómenos astronómicos poco comunes. Sorprendentemente, AnomalyMatch completó el análisis de todo este conjunto de datos en apenas dos días y medio.

Entre las anomalías identificadas se encuentran diversos fenómenos cósmicos de gran interés, tales como galaxias en pleno proceso de fusión o interacción, de las cuales se confirmaron 417 casos. También se detectaron las denominadas "galaxias medusa", caracterizadas por sus largos tentáculos de gas, y 86 nuevas candidatas a lentes gravitacionales. Estas últimas poseen una importancia científica fundamental, ya que actúan como lupas naturales que permiten estudiar la distribución de la materia oscura y la estructura a gran escala del cosmos, además de facilitar la observación de objetos extremadamente distantes.

El estudio también reveló la existencia de galaxias con regiones masivas de formación estelar y discos protoplanetarios observados de perfil. Un aspecto fascinante del hallazgo es que varias decenas de objetos no pudieron ser clasificados dentro de los esquemas astronómicos actuales, lo que resalta la inmensa diversidad de datos ocultos en el archivo del Hubble. Pablo Gómez, científico de la ESA, subrayó que el papel de la inteligencia artificial es "multiplicar" las capacidades humanas, dado que la validación final de los candidatos requirió un análisis manual posterior por parte del equipo de investigación. Los detalles de este estudio han sido publicados en la revista Astronomy & Astrophysics.

El éxito alcanzado por AnomalyMatch establece un nuevo paradigma para la gestión de volúmenes de datos astronómicos que crecen de forma exponencial. Se prevé que esta herramienta se aplique en futuros cartografiados a gran escala realizados por nuevas misiones espaciales. Entre ellas destacan la misión Euclid de la ESA, lanzada en julio de 2023, y el Telescopio Espacial Nancy Grace Roman de la NASA, cuyo lanzamiento está programado para finales de 2026 o fechas posteriores. Tanto el telescopio Roman como Euclid están diseñados para inaugurar una nueva era en la investigación de la energía oscura y la arquitectura fundamental del universo.