Una IA examina los archivos del telescopio Hubble y encuentra hasta 800 objetos nunca antes vistos
2026-01-30 - 13:45
Un equipo de astrónomos de la Agencia Espacial Europea (ESA, por sus siglas en inglés) ha empleado un nuevo método con inteligencia artificial para buscar objetos astronómicos poco comunes en el Archivo del Legado del telescopio Hubble. Gracias a dicho procedimiento, los científicos examinaron casi 100 millones de fragmentos de imágenes en solo dos días y medio, descubriendo casi 1.400 objetos anómalos, de los cuales 800 no habían sido documentados con anterioridad. La ESA revela en un comunicado que "las anomalías astrofísicas suelen descubrirse cuando los científicos buscan manualmente objetos que se salen de la norma o bien las encuentran por casualidad", añadiendo que "el volumen de datos del Hubble es demasiado grande para que los expertos puedan analizarlos manualmente con el nivel de detalle necesario". Por lo tanto, gracias al trabajo de los astrónomos David O'Ryan y Pablo Gómez, esta herramienta de IA permite analizar millones de imágenes astronómicas en una fracción del tiempo que necesitaría una persona, llevando la búsqueda a un nivel completamente nuevo. Pero, ¿cómo se llevó a cabo dicha innovación? Según explica la ESA, el equipo desarrolló la red neuronal AnomalyMatch que emplea ordenadores para procesar datos y buscar patrones, de esta manera, puede encontrar y reconocer objetos raros —como galaxias medusa o arcos gravitacionales—. Por lo tanto, una vez creada, O'Ryan y Gómez utilizaron el algoritmo para buscar entre casi 100 millones de recortes de imágenes del Archivo del Legado del Hubble, lo que supuso que este archivo se examinara de forma sistemática en busca de anomalías astrofísicas. Y como resultado, en tan solo dos días y medio, AnomalyMatch encontró una búsqueda en el archivo y desarrolló una lista de posibles anomalías. No obstante, dado que el proceso de localizar objetos raros sigue requiriendo la supervisión de un científico, O'Ryan y Gómez se encargaron de inspeccionar de forma personal las fuentes que el algoritmo calificó como "más probables de ser anómalas". Y de ellas, más de 1.300 resultaron ser reales, de las cuales más de 800 no habían sido documentadas previamente. Entre los objetos astronómicos poco comunes destacaron las galaxias en proceso de fusión o interacción, lentes gravitacionales, galaxias con enormes cúmulos de estrellas, galaxias medusa con tentáculos gaseosos y discos de formación planetaria observados de canto. Pablo Gómez afirma en el comunicado de la ESA que "este es un uso fantástico de la inteligencia artificial para maximizar el rendimiento científico del archivo del Hubble": "Encontrar tantos objetos anómalos en los datos del Hubble, donde cabría esperar que muchos ya hubieran sido descubiertos, es un resultado excelente. Además, demuestra lo útil que será esta herramienta para otros grandes conjuntos de datos".