La inteligencia artificial ayuda en la identificación de objetos astronómicos
31/5/2022 de Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço / Astronomy & Astrophysics
Mapa tridimensional del Universo, creado por la colaboración eBOSS. Crédito: EPFL.
La clasificación de objetos celestes es un problema que viene de lejos. Con fuentes que se encuentran a distancias casi inimaginables, a veces a los investigadores les resulta difícil distinguir, por ejemplo, entre estrellas, galaxias, cuásares o supernovas. Ahora, dos investigadores del Instituto de Astrofísica y Ciencias del Espacio (Portugal) ha intentado resolver este problema creando SHEEP, un algoritmo de aprendizaje automático que determina la naturaleza de las fuentes astronómicas.
SHEEP estima redshifts fotométricos y utiliza esta información para después clasificar las fuentes como galaxia, cuásar o estrella. «La información fotométrica es la más fácil de obtener , por tanto, es muy importante para realizar un primer análisis acerca de la naturaleza de las fuentes observadas», explica Pedro Cunha.
Los investigadores han comprobado que incluir el redshift y las coordenadas de los objetos permite a la inteligencia artificial enmarcarlos en un mapa 3D del Universo. Utilizando además información acerca de su color, logra realizar mejores estimaciones sobre las propiedades de la fuente. Por ejemplo, la inteligencia artificial aprendió que hay mayor probabilidad de encontrar estrellas cerca del plano de la Vía Láctea que en los polos galácticos. Andrew Humphrey añadió: «Cuando permitimos a la inteligencia artificial disponer de una imagen 3D del Universo, ello realmente mejoró su habilidad para tomar decisiones precisas sobre qué era cada objeto celeste».
