Es un problema que se repetirá en otros lugares durante la próxima década. A medida que los astrónomos construyan cámaras gigantes para obtener imágenes de todo el cielo y lancen telescopios infrarrojos para buscar planetas distantes, recopilarán datos a escalas sin precedentes.

“Realmente no estamos preparados para eso, y todos deberíamos estar enloquecidos”, dice Cecilia Garraffo, astrofísica computacional del Centro Harvard-Smithsonian de Astrofísica. “Cuando tienes demasiados datos y no tienes la tecnología para procesarlos, es como no tener datos”.

En preparación para la avalancha de información, los astrónomos están recurriendo a la IA en busca de ayuda, optimizando algoritmos para detectar patrones en objetos grandes y notoriamente delicados. conjuntos de datos. Algunos ahora están trabajando para establecer institutos dedicados a unir los campos de la informática y la astronomía, y lidiando con los términos de la nueva asociación.

En noviembre de 2022, Garraffo creó AstroAI como programa piloto en el Centro de Astrofísica. Desde entonces, ha formado un equipo interdisciplinario de más de 50 miembros que ha planificado docenas de proyectos centrados en cuestiones profundas como cómo empezó el universo y si estamos solos en él. En los últimos años, varias coaliciones similares han seguido el ejemplo de Garraffo y ahora están compitiendo por financiamiento para expandirse a instituciones grandes.

Garraffo reconoció la utilidad potencial de los modelos de IA mientras oscilaba entre períodos profesionales en astronomía, física e informática. En el camino, también se dio cuenta de un obstáculo importante en los esfuerzos de colaboración anteriores: la barrera del idioma. A menudo, los astrónomos y los informáticos luchan por unir fuerzas porque utilizan palabras diferentes para describir conceptos similares. Garraffo no es ajeno a los problemas de traducción, ya que tuvo dificultades para navegar en una escuela donde solo se impartía inglés en Argentina. A partir de esa experiencia, ha trabajado para poner a personas de ambas comunidades bajo un mismo techo para que puedan identificar objetivos comunes y encontrar una manera de comunicarse.

Los astrónomos ya llevaban años utilizando modelos de IA, principalmente para clasificar objetos conocidos, como las supernovas, en los datos de los telescopios. Este tipo de reconocimiento de imágenes será cada vez más vital cuando el Observatorio Vera C. Rubin abra sus ojos el próximo año y el número de detecciones anuales de supernovas salte rápidamente de cientos a millones. Pero la nueva ola de aplicaciones de IA va mucho más allá de los juegos de combinación. Recientemente se han optimizado algoritmos para realizar “agrupaciones no supervisadas”, en las que seleccionan patrones en los datos sin que se les diga qué buscar específicamente. Esto abre las puertas a modelos que dirigen a los astrónomos hacia efectos y relaciones de los que actualmente no son conscientes. Por primera vez, estas herramientas computacionales ofrecen a los astrónomos la facultad de “buscar sistemáticamente lo desconocido”, dice Garraffo. En enero, los investigadores de AstroAI utilizaron este método para catalogar más de 14.000 detecciones de fuentes de rayos X, que de otro modo serían difíciles de categorizar.

Otra forma en que la IA está resultando fructífera es olfateando la composición química de los cielos de planetas alienígenas. Los astrónomos utilizan telescopios para analizar la luz de las estrellas que atraviesa las atmósferas de los planetas y es absorbida en ciertas longitudes de onda por diferentes moléculas. Para entender el espectro de luz sobrante, los astrónomos suelen compararlo con espectros falsos que generan basándose en un puñado de moléculas que les interesa encontrar, como agua y dióxido de carbono. Los investigadores de exoplanetas sueñan con ampliar su búsqueda a cientos o miles de compuestos que podrían indicar vida en el planeta que se encuentra debajo, pero actualmente se necesitan algunas semanas para buscar sólo cuatro o cinco compuestos. Este cuello de botella se volverá cada vez más problemático a medida que el número de detecciones de exoplanetas aumente de docenas a miles, como se espera que suceda gracias al recién desplegado Telescopio Espacial James Webb y al Telescopio Espacial Ariel de la Agencia Espacial Europea, cuyo lanzamiento está previsto para 2029.

Procesar todas esas observaciones “nos llevará una eternidad”, dice Mercedes López-Morales, astrónoma del Centro de Astrofísica que estudia las atmósferas de los exoplanetas. “Cosas como AstroAI están apareciendo en el momento adecuado, justo antes de que estos datos lleguen hacia nosotros”.