Uno de los mayores desafíos en astrofísica es el análisis de grandes conjuntos de datos, algo para lo que la inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser muy eficiente, pudiendo ayudarnos a anticiparnos incluso a escenarios de extinción masiva y análisis interplanetario.
Solo como ejemplo, en un estudio de la Universidad de Barcelona han entrenado a una IA con más de 4 millones de fuentes astronómicas, extraídas del Sloan Digital Sky Survey para enseñarle a clasificar objetos astronómicos, entre ellos asteroides potencialmente peligrosos.
También se emplea la IA para el pronóstico de tormentas solares. Sólo como otro ejemplo entre cientos, el modelo DAGER, desarrollado por FDL (Frontier Development Lab), utiliza inteligencia artificial para analizar las mediciones del viento solar hechas por naves espaciales y predecir dónde golpeará una tormenta solar inminente, en cualquier lugar de la Tierra, con 30 minutos de antelación.
Anticiparnos es la única manera de poner a salvo de posibles daños a nuestros sistemas de satélites y redes eléctricas.
IA y la defensa planetaria
La aplicación de IA en la detección y seguimiento de objetos espaciales potencialmente peligrosos para la Tierra ha emergido como un componente crítico en la gestión de riesgos cósmicos. Con el crecimiento constante de la cantidad de datos recopilados por telescopios y observatorios, el análisis humano es insuficiente.
La identificación rápida de asteroides y cometas que podrían representar amenazas de extinción se ha convertido en un desafío que la IA está abordando con éxito.
La IA también contribuye a la predicción de órbitas y trayectorias de estos objetos. Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar datos históricos y calcular con mayor precisión posiciones y trayectorias futuras. Esto permite a los científicos prever acercamientos y evaluar el nivel de amenaza que representan para la Tierra.
Esta capacidad de análisis posibilita que los científicos y las agencias espaciales centren sus esfuerzos en la vigilancia y seguimiento de los objetos que requieren una atención más detallada.
La simulación computacional de fenómenos astrofísicos complejos también se beneficia enormemente de la IA. No solo tiene el potencial de al menos avisarnos de una catástrofe: la inteligencia artificial también va a mejorar nuestra comprensión de los eventos astrofísicos en escalas de tiempo cósmicas.
La IA busca a E.T.
La IA tiene el potencial de revolucionar la búsqueda de vida extraterrestre. El SETI ya la está utilizando. Su proyecto Búsqueda de Inteligencia Extraterrestre utiliza algoritmos que filtran interferencias terrestres y detectan señales que los humanos no pueden identificar.
Otro ejemplo de alcance es el trabajo de un equipo estadounidense que está entrenando una IA para la identificación de vida. Han usado datos de análisis moleculares de 134 muestras ricas en carbono, tanto de origen biológico como no biológico.
La IA acertó en un 90% al identificar correctamente el origen de muestras de organismos vivos (como conchas modernas, huesos, dientes, insectos, hojas o cabello), restos de vida antigua alterada por procesos geológicos (carbón, fósiles ricos en carbono, petróleo o ámbar) y muestras de origen no biológico.
La identificación de exoplanetas es otro ámbito en el que la IA ha demostrado su utilidad. Con el aumento de la cantidad de datos de misiones como Kepler y TESS, los métodos “artesanales” de búsqueda de exoplanetas han quedado abrumados. La IA puede analizar las curvas de luz estelar y detectar señales débiles que indican la presencia de exoplanetas que podrían haber pasado desapercibidos mediante enfoques convencionales.
Clasificación y estudio de galaxias
En el campo de la clasificación de galaxias, la IA ha mejorado significativamente la eficiencia y precisión. ClaRan, por ejemplo, un programa desarrollado para identificar rostros humanos, se ha adaptado para clasificar fuentes de radio cósmicas, hablamos de decenas de millones.
La IA puede analizar imágenes de galaxias y clasificarlas automáticamente en categorías específicas.
También en la exploración del cosmos profundo la IA desempeña un papel esencial. Telescopios espaciales, como el Hubble y el James Webb, generan imágenes de alta resolución de regiones distantes del Universo. Los algoritmos de procesamiento de imágenes basados en IA pueden mejorar la calidad de estas imágenes, revelando detalles sutiles y facilitando un análisis más detallado de estructuras cósmicas.
Enseñanza con o sin IA
Pero aunque la IA ha transformado el paisaje de la astrofísica y está ayudando a responder algunas de las preguntas más fundamentales sobre el Universo, es importante conocer también sus limitaciones.
Aunque es una herramienta poderosa, solo puede trabajar con los datos que se le proporcionan, por lo que sus resultados pueden resultar sesgados. De ahí la importancia de usar datos confiables y tener la capacidad de analizar los resultados para detectar sesgos o incongruencias y corregirlos.
En cualquier caso, resulta necesario integrar el uso de IA en la enseñanza de los futuros astrofísicos. Es esencial para preparar a la próxima generación de científicos de manera efectiva.
En lugar de percibir la IA como una forma de hacer trampa, es fundamental entenderla como una herramienta valiosa para la investigación astrofísica contemporánea. Más aún, la IA será LA herramienta del futuro. No importará a qué nos dediquemos: si no sabemos usar correctamente la inteligencia artificial tendremos un problema.