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El universo, esa cacareada frontera final, es el último gigantesco océano de exploración que nos queda por explorar, y tal vez la inteligencia artificial (IA) nos proporcione remos más grandes.
El Observatorio Vera Rubin de Chile es un gran paso adelante en esta misión, y en los próximos diez a?os el observatorio generará 0,5 exabytes de datos.
?Cuánto es eso? Unas 50.000 veces más que la información total que contienen todos los libros de la Biblioteca del Congreso de Washington. Así que es mucho.
El observatorio contiene 20 telescopios con espejos de más de 6 metros de diámetro, capaces de captar los más peque?os destellos de luz a a?os luz de distancia.
Los datos son importantes, pero sólo en la medida en que los astrónomos puedan procesarlos y darles sentido, que es donde la IA, con su capacidad para escanear rápidamente grandes conjuntos de datos estructurados y detectar patrones o anomalías mucho más rápido que los humanos.
Que se haga la luz
La misión del Observatorio Rubin es ?construir un sistema bien entendido que produzca un conjunto de datos astronómicos sin precedentes para el estudio del universo profundo y dinámico, y hacer que los datos sean ampliamente accesibles a una comunidad diversa de científicos, y comprometer al público a explorar el universo con nosotros.?
El aprendizaje automático y las redes neuronales se utilizarán cada vez más para filtrar los datos, y ya se han empleado, por ejemplo, a través del algoritmo PRIMO basado en el aprendizaje de diccionarios, que emplea simulaciones de alta calidad de agujeros negros como conjunto de datos.
Es difícil identificar galaxias a partir de una imagen astronómica: casi el 99% de la luz captada representa luz de otras fuentes o radiación de fondo, y sólo el 1% puede representar la luz de galaxias lejanas.
Manualmente, es un trabajo imposible o que lleva mucho tiempo.
Galaxias hasta donde alcanza la vista (y más allá)
Pero los algoritmos de IA que utilizan redes neuronales con muchos nodos interconectados pueden emplearse para identificar galaxias, y los estudios sugieren una precisión de identificación de hasta el 98%.
Este fue el resultado obtenido en el Telescopio Subaru, donde los astrónomos aplicaron la IA a imágenes de campo de visión ultra amplio del universo lejano, logrando una precisión muy alta para encontrar y clasificar galaxias espirales en esas imágenes.
Un grupo de investigación, formado principalmente por astrónomos del Observatorio Astronómico Nacional de Japón (NAOJ), aplicó el aprendizaje profundo para clasificar galaxias en un gran conjunto de datos de imágenes.
Gracias a su alta sensibilidad, se detectaron hasta 560.000 galaxias en las imágenes. La IA permitió al equipo realizar el procesamiento sin intervención humana, y nuestro universo acaba de ser mucho mejor.
Por su parte, las redes neuronales de IA permiten a los astrónomos identificar civilizaciones lejanas en planetas, si es que existen.
Grupos como el de Búsqueda de Inteligencia Extraterrestre (SETI), y herramientas como los radiotelescopios, se utilizan para buscar inteligencia extraterrestre, y recientemente han contado con la ayuda de las redes neuronales de IA, utilizando 150.000 ordenadores personales y 1,8 millones de científicos ciudadanos para descifrar se?ales de radio.
Aunque todavía no hemos confirmado que haya vida ahí fuera, la capacidad de escanear y procesar enormes conjuntos de datos nos va a llevar en ese viaje mucho más rápido, filtrando al mismo tiempo las se?ales de falsos positivos.
Lo esencial
Puede que la verdad esté ahí fuera, pero lo más probable es que la encontremos primero en los enormes conjuntos de datos que podemos recopilar con telescopios cada vez más grandes y brillantes, tanto en la Tierra como en el espacio.
La tentadora combinación de datos e inteligencia artificial podría acelerar la búsqueda de todo: planetas, galaxias, agujeros negros y el imperio galáctico.
