Con los nuevos grandes surveys, como los que están llevando a cabo los telescopios Euclid y Vera Rubin, y próximamente el Roman, los catálogos astronómicos han profundizado una tendencia que ya existía en la última década: ningún ser humano puede revisarlos. Consideremos sólo el caso del Rubin: su cámara de 3 Gigapixels hace una exposición cada 20 segundos, produciendo una avalancha de 20 mil Gigabytes por noche, 200 mil imágenes por año. Así que buena parte del análisis astronómico del futuro lo harán inteligencias artificiales. Y ya lo están haciendo: hace poco un par de astrónomos de la ESA en Madrid anunciaron el descubrimiento de centenares de "anomalías cósmicas", un título algo sensacionalista que parece sacado de Star Trek. Lo cierto es que el contenido del artículo es interesante: usaron una inteligencia artificial para revisar 100 millones de imágenes tomadas por el Telescopio Espacial Hubble en sus 35 años de actividad, en busca de galaxias anómalas. Y descubrieron más de mil "anomalías" desconocidas, pertenecientes a 19 clases diferentes: lentes gravitacionales, galaxias en interacción, discos protoplanetarios, y una variedad de galaxias con morfologías inusuales. Tradicionalmente, estos objetos se descubrían de manera casual cuando los expertos revisaban a ojo las imágenes. El nuevo estudio pone a prueba un sistema automático (supervisado) y muestra que funciona perfectamente bien, completando su tarea en un par de días. He aquí un ejemplo de estas rarezas:
La siguiente imagen muestra parte de las 1400 imágenes que usaron para entrenar a la IA. Las imágenes destacadas en rojo son ejemplos de anomalías: fusiones, lentes gravitacionales, discos protoplanetarios de lado y morfologías raras. El resto son "normales", aunque incluyen rarezas que no interesa detectar: trazas de satélites artificiales, aberraciones ópticas o estrellas sobresaturadas.
En base a este entrenamiento, el trabajo de la IA arrojó más más de 1300 anomalías: 629 fusiones, 140 lentes gravitacionales, decenas de galaxias tipo "medusa" o anillo, discos protoplanetarios y más. El 65% de las anomalías detectadas son nuevas, desconocidas previamente. Curiosamente, la IA descubrió anomalías para las cuales los astrónomos no habían incluido ejemplos entre las imágenes de entrenamiento, tales como quasars sujetos a lentes. Se trata de generalizaciones hechas por la propia IA. Unos 40 objetos identificados como anómalos no encajan en ninguna de las categorías conocidas por los autores, quienes piden a la comunidad de expertos que ayuden en su clasificación. Estos son 10 ejemplos:
En 2025 también vimos el comienzo de las demostraciones de teoremas matemáticos mediante inteligencias artificiales, y en 2024 el Premio Nobel de Química para los creadores de AlphaFold, la IA que ha resuelto el primer problema científico importante, que los humanos no terminábamos de resolver: el plegamiento tridimensional de las proteínas. Y en febrero pasado se publicó por primera vez un resultado físico importante conjeturado y luego demostrado por GPT: una amplitud de scattering de gluones, que los físicos humanos no lograban calcular. Y sigo agregando ejemplos, esto está ocurriendo de manera acelerada: el gran Donald Knuth acaba de anunciar que Claude Opus resolvió un problema difícil que él conjeturó hace años. Lo anunció así (para los que no lo conozcan, Knuth es una leyenda, es como si fuera el Newton de la programación):
El futuro de la ciencia, sin duda, consistirá en una colaboración de inteligencias artificiales y humanos, con las IA haciendo la mayor parte del trabajo. Qué nos quedará a los científicos humanos es algo que no está del todo claro, pero no creo que sea muy relevante. Mi impresión es que simplemente nos sentaremos a estudiar lo que las IA descubran y nos enseñen del universo. O lo que quieran enseñarnos.
El paper es: O'Ryan and Gómez, Identifying astrophysical anomalies in 99.6 million source cutouts from the Hubble legacy archive using AnomalyMatch, A&A 704:A227 (2025) (DOI:10.1051/0004-6361/202555512)
Genial!!!!
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