La inteligencia artificial permitió identificar más de 1.300 objetos astronómicos inusuales en los datos históricos del telescopio espacial Hubble, un volumen de información que habría llevado años analizar de forma manual. El hallazgo demuestra que incluso los archivos científicos más estudiados aún esconden fenómenos desconocidos.
El estudio fue desarrollado por investigadores de la Agencia Espacial Europea (ESA) y publicado en Astronomy & Astrophysics. Para el análisis se utilizó AnomalyMatch, una herramienta basada en redes neuronales entrenada con cerca de 100 millones de recortes de imágenes del Hubble Legacy Archive.
A diferencia de otros sistemas, la IA no fue diseñada para clasificar objetos conocidos, sino para detectar anomalías: estructuras que se apartan de los patrones habituales. En apenas dos días y medio, el algoritmo generó una lista de unas 1.400 posibles rarezas astronómicas.
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Tras la revisión humana, más de 1.300 objetos fueron confirmados como genuinamente inusuales y más de 800 no figuraban en la literatura científica previa. Entre ellos se identificaron galaxias en colisión, lentes gravitacionales y sistemas con intensa formación estelar.
También se detectaron galaxias medusa, discos de formación planetaria vistos de perfil dentro de la Vía Láctea y otros fenómenos que no encajaron en ninguna categoría conocida, lo que abre nuevas preguntas para la astronomía moderna.
Según la ESA, este tipo de herramientas será clave para futuros observatorios como Euclid, el Vera C. Rubin y el telescopio Nancy Grace Roman, que producirán volúmenes de datos aún mayores y requerirán sistemas automáticos capaces de resaltar descubrimientos inesperados.
Fuente: Infobae.
