“El Futuro de la astronomía está en la IA”, tituló la prestigiosa revista estadounidense Forbes tras cubrir el evento internacional realizado en Chile, “Unveiling the dynamic universe: cosmic streams in the era of Rubin”, o simplemente Cosmic Streams. Allí, el medio destacó el proyecto chileno ALeRCE, que recogerá una cantidad de datos astronómicos sin precedentes.

La instancia reunió en Puerto Varas a científicos y científicas que actualmente trabajan en los principales observatorios del planeta y que, con la puesta en marcha en 2025 del Observatorio Vera C. Rubin en el cerro Pachón de Coquimbo, deberán dar seguimiento a una gigantesca cantidad de datos astronómicos por noche.

La reunión se desarrolló en diciembre en el sur de Chile, fue organizada en el marco de los 10 años de funcionamiento del Instituto Milenio de Astrofísica (MAS), en colaboración con el Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de la Universidad de Chile, y contó con la cobertura de esta revista norteamericana.

El reportaje planeta que “el mayor revuelo en la astronomía terrestre en estos días es el Observatorio Rubin, que pronto estará terminado, y su próximo Gran Sondeo Sinóptico del Cielo de campo amplio. Desde la cima de una montaña solitaria en el desierto de Atacama, al norte de Chile, el telescopio óptico de 8,4 metros del observatorio escaneará el cielo austral aproximadamente cada tres o cuatro noches”.

Además, añade que “durante más de una década, sus observaciones generarán una cantidad sin precedentes de datos en bruto, muchos de ellos relacionados con los llamados fenómenos astronómicos transitorios. Este tipo de eventos suelen estar activos durante breves periodos de días o semanas y pueden implicar fenómenos astrofísicos altamente energéticos y destructivos, como supernovas o explosiones de rayos gamma. De hecho, se espera que el sondeo del LSST (Legacy Survey of Space and Time) genere tantos datos que requerirá un nivel de gestión de datos científicos que utilizará software y tecnología que rozarán la inteligencia artificial”.

Francisco Förster, investigador MAS – CMM y principal organizador de la conferencia, conversó con Forbes en esa oportunidad, señalando que “las repetidas exploraciones del telescopio de su campo de visión de 9,6 grados cuadrados (aproximadamente el tamaño de 40 lunas llenas) utilizarán una cámara de 3,2 megapíxeles para crear una plétora nocturna de unos 10 millones de alertas astronómicas (…) A los 60 segundos de chocar contra el espejo primario del telescopio, los fotones de estos eventos se transferirán a través de un relé óptico de alta velocidad a enormes cantidades de almacenamiento en la nube. A partir de ahí, estos datos en bruto serán procesados y enviados a astrónomos de todo el mundo por los llamados agentes de alerta. Un corredor de alertas es un intermediario entre el telescopio de sondeo, sus datos científicos de observación y los telescopios de seguimiento”.

¿Qué es el proyecto ALeRCE?

Precisamente, uno de esos intermediarios es el proyecto ALeRCE, que nace al alero del MAS y del CMM y del que también son socios la Fundación Data Observatory y la Universidad de Concepción.

Este proyecto chileno fue seleccionado por el Observatorio Vera C. Rubin para procesar los datos del LSST (Levantamiento del espacio y tiempo, en español), a través de un grupo interdisciplinario de astrónomos, ingenieros, expertos en ciencias de la computación y estadística.

Todo ellos llevan años preparándose para este reto, al entrenar la inteligencia artificial –que profundiza el reportaje– con el análisis de los datos del telescopio Zwicky Transient Facility (ZTF). Este trabajo ha permitido a ALeRCE procesar del orden de 300 millones de alertas en tiempo real y descubierto, al menos, 20.000 candidatas a supernovas.

“Y aunque el telescopio no utilizará inteligencia artificial pensante en el sentido clásico de pensamiento de máquina, está claro que el futuro de la astronomía pasa por la IA. La cantidad de datos que producirán los futuros telescopios exigirá una capacidad de IA que permita a los astrónomos analizar datos brutos con velocidades y precisiones que hasta ahora se considerarían ciencia ficción”, afirma Förster en la nota.

“Si vamos a aplicar el aprendizaje automático, debe ser super rápido. No se puede esperar más de un segundo por objeto para clasificarlo”, aseguró.

Al cierre, Forbes pregunta: “¿Seguirán necesitando los ojos humanos interpretar los datos astronómicos?”. Esto fue respondido por Alexander Gagliano, investigador postdoctoral del Instituto de Inteligencia Artificial e Interacciones Fundamentales del MIT, quien dijo que: “el ser humano tiene un talento innato para generalizar en situaciones completamente nuevas, puedes entrar en una habitación con una lámpara que nunca has visto antes y averiguar cómo encenderla. La mayoría de los algoritmos no pueden hacer este tipo de razonamiento difuso”, concluyó.