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Una IA realiza el primer descubrimiento de una supernova sin intervención humana

Una imagen del espacio profundo de la galaxia donde ocurrió la supernova. / Legacy Surveys / D. Lang para capas de Legacy Surveys y unWISE / NASA/JPL-Caltech / D. Lang

Un sistema de inteligencia artificial ha descubierto de forma autónoma una supernova, marcando un avance significativo en el campo de la astronomía y demostrando el potencial de la IA en la automatización de procesos científicos complejos. Los detalles de este hito fueron compartidos en el sitio web de la Universidad Northwestern.

Este sistema, denominado Bright Transient Survey Bot (BTSbot), fue desarrollado por un equipo internacional de científicos y entrenado con una asombrosa colección de 1.4 millones de imágenes procedentes de cerca de 16,000 fuentes.

La Universidad Northwestern (UN) destacó la capacidad del sistema para automatizar todo el proceso de descubrimiento de explosiones estelares. Esto no sólo minimiza los errores humanos, sino que también acelera notablemente el ritmo de descubrimiento.

Adam Miller, astrónomo de la UN y uno de los investigadores principales detrás de BTSbot, enfatizó los beneficios de esta automatización: «Al eliminar la intervención humana, podemos dedicar más tiempo al análisis en profundidad y la formulación de hipótesis sobre las explosiones cósmicas que detectamos».

Por otro lado, el robot mejora sustancialmente los estudios a gran escala sobre supernovas, ayudando a comprender los ciclos de vida de las estrellas y la génesis de elementos como el carbono, el hierro y el oro.

 

Tiempo récord

La destreza de BTSbot quedó patente al detectar la supernova SN2023tyk a partir de datos de la cámara robótica Zwicky Transient Facility (ZTF) en California, que capturó el evento cósmico el 3 de octubre. Por su parte, la IA lo identificó en tan solo dos días, confirmando su clasificación como una supernova de Tipo Ia el 7 de octubre.

Christoffer Fremling, astrónomo del Instituto Tecnológico de California (Caltech), destacó la eficiencia de BTSbot y señaló haber pasado más de 2000 horas en los últimos seis años inspeccionando manualmente candidatos a partir de datos de ZTF. «Con la incorporación de BTSbot en nuestras operaciones, esta tediosa tarea queda obsoleta», remarcó.

Tradicionalmente, los astrónomos tenían que analizar extensos volúmenes de datos de telescopios para identificar supernovas potenciales. Según Miller, «Los humanos verificaban una lista de posibles explosiones proporcionada por el software y luego realizaban observaciones espectroscópicas».

Aunque efectivo, el método utilizado por los astrónomos humanos consumía mucho tiempo y, además, se estima que solo hemos descubierto una pequeña fracción de todas las supernovas del Universo mediante este enfoque.

 

Una imagen de antes (izquierda) y después de la galaxia donde ocurrió SN2023tyk. La región superior izquierda de la galaxia (derecha) luce bulbosa y deforme, lugar donde explotó la estrella.

 

Importancia 

La eficiencia de BTSbot se demostró aún más cuando ordenó a otro instrumento robótico, la Máquina de Distribución de Energía Espectral (SEDM), que observara la potencial supernova y reuniera su espectro. Posteriormente, dicho espectro se remitió al SNIascore de Caltech para su clasificación.

Las supernovas de Tipo Ia son de gran importancia para los astrónomos, ya que contribuyen a la medición de la expansión del Universo. Al comienzo las simulaciones daban excelentes resultados, pero no fue hasta que se aplicó en la vida real que se conoció la eficiencia de BTSbot.

La introducción de BTSbot augura una nueva era en la astronomía. Su capacidad para explorar el espacio de manera eficiente podría dar lugar a numerosos descubrimientos innovadores. Esto permite a los astrónomos emplear el tiempo ganado para analizar los datos y proporcionar información valiosa sobre la evolución de estrellas galaxias.

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