La astronomía está ingresando en una nueva era con el surgimiento de grandes encuestas de campo amplio y la integración del aprendizaje automático. Aunque la astronomía de campo estrecho y puntual aún es importante, las verdaderas potencias del descubrimiento en las próximas décadas serán estas encuestas de campo amplio combinadas con la inteligencia artificial avanzada.

Un programa de aprendizaje automático recientemente desarrollado, ASTRONOMALY, ha logrado avances significativos en este campo. Al escanear casi cuatro millones de imágenes de galaxias de la Encuesta Legacy de la Cámara de Energía Oscura (DECaLS), ASTRONOMALY ha identificado 1635 anomalías, incluidas 18 fuentes previamente desconocidas con una morfología altamente inusual. Esto destaca el potencial de los esfuerzos colaborativos entre humanos y software, donde la combinación puede lograr una mejor ciencia observacional que cada uno por separado.

El principal desafío en la astronomía moderna radica en la gran cantidad de datos producidos por los telescopios de encuesta. Por ejemplo, se espera que el próximo Observatorio Vera Rubin genere 20 terabytes de datos todas las noches, lo que finalmente conducirá a 32 billones de observaciones de 20 mil millones de galaxias en una década. Tales conjuntos de datos masivos están más allá de las capacidades de los seres humanos para analizar y comprender a fondo. Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial, permitiendo un procesamiento y análisis eficiente.

Los programas anteriores de detección de anomalías estaban limitados por su dependencia de fenómenos específicos, lo que resultaba en la detección de anomalías similares en lugar de nuevas por completo. ASTRONOMALY, por otro lado, opera de manera no supervisada, lo que le permite identificar valores atípicos novedosos. Tiene el potencial de descubrir fenómenos que emocionan a los astrónomos, como lentes gravitacionales, fusiones galácticas y patrones inusuales de desplazamiento al rojo. Sin embargo, ASTRONOMALY funciona mejor cuando se combina con una forma de aprendizaje activo, incorporando comentarios humanos para mejorar su precisión.

En un estudio reciente, los astrónomos probaron ASTRONOMALY en un conjunto de datos más grande que nunca y descubrieron que puede funcionar eficazmente a gran escala. Al proporcionar al programa una cantidad masiva de datos de DECaLS, pudieron identificar anomalías únicas utilizando el método no supervisado, complementado con la entrada de aprendizaje activo. Las anomalías más intrigantes incluyeron galaxias en forma de anillo con colores y morfologías inusuales, sistemas probablemente fuertemente lente, grupos de interacción conocidos y alineaciones coincidentes.

Lo que hace especialmente valioso a ASTRONOMALY es su capacidad para descubrir objetos raros que de otra manera pasarían desapercibidos. Por ejemplo, se descubrió un objeto peculiar que emite emisiones de radio que podrían explicarse por la presencia de un cuásar. Además, presenta una característica de anillo que podría ser una galaxia de anillo enrojecida o una lente gravitacional. En otro caso, se descubrió una galaxia en forma de anillo con estallidos de formación estelar junto a una cola tidal o una galaxia compañera en colisión. Estos hallazgos emocionantes demuestran el potencial de los algoritmos de aprendizaje activo para lograr descubrimientos revolucionarios en un futuro cercano.

Aunque el aprendizaje automático y las encuestas de campo amplio presentan numerosas oportunidades para los astrónomos, hay ciertos desafíos que deben abordarse. Uno de esos desafíos es la transferencia de enormes cantidades de datos del servidor principal a las computadoras locales, lo cual puede llevar semanas. Para superar esto, los investigadores proponen que llevar la potencia computacional a los observatorios mismos sería una solución más práctica.

En conclusión, el rostro de la astronomía está evolucionando con el surgimiento de encuestas de campo amplio y aprendizaje automático. ASTRONOMALY, con su combinación de aprendizaje no supervisado y retroalimentación activa, ha demostrado su valía al descubrir anomalías únicas. El futuro promete emocionantes nuevos descubrimientos en el campo de la astronomía.

Fuentes:
– Verlon Etsebeth, Michelle Lochner, Mike Walmsley, Margherita Grespan. «Astronomaly at Scale: Searching for Anomalies Amongst 4 Million Galaxies.» ArXiv Preprint.