Sebastián Gómez, investigador postdoctoral de la Universidad de Harvard, dictó conferencia en la Unidad Iztapalapa de la UAM
Nallely Sánchez Rivas
Expertos en astronomía han desarrollado algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) para clasificar distintos tipos de explosiones estelares, aprovechando telescopios que detectan millas de nuevos objetos celestes, gracias a dicha herramienta es posible analizar grandes cantidades de datos y seleccionar los sucesos más relevantes para seguir respondiendo preguntas fundamentales sobre el universo, afirmó Sebastián Gómez, investigador postdoctoral de la Universidad de Harvard.
Durante su conferencia magistral Exploración de eventos transitorios en la era del Big Data , realizada en la Unidad Iztapalapa de la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM), presentó el algoritmo FLIP (Finding Luminous and Exotic Extragalactic Transients), diseñado para identificar supernovas súper luminosas de tipo I a partir de datos obtenidos por telescopios, revolucionando la forma en que se seleccionan y estudian estos fenómenos cósmicos efímeros, a fin de que los científicos reduzcan el tiempo y los recursos empleados.
Contrario a la percepción de que el universo es estático e inmutable, el doctor Gómez destacó que en realidad se encuentra en un proceso dinámico continuo; “cuando ponemos atención en los eventos transitorios, vemos que el cosmos no es estático, estas explosiones pueden durar meses, días, horas o incluso milisegundos”.
Las supernovas, producto de la muerte de una estrella, generan explosiones de gran luminosidad que desaparecen en semanas, por lo que investigarlas permite conocer la composición del objeto que estalló y también el entorno donde ocurrió.
Estas cifras ayudan a responder preguntas fundamentales sobre la formación estelar, la evolución de galaxias y el desarrollo de agujeros negros, procesos clave para comprender la historia y dinámica del cosmos.
Con el descubrimiento de aproximadamente 20.000 eventos transitorios al año, la comunidad astronómica enfrenta el reto de identificar cuáles son los más interesantes para su estudio y, en este contexto, la inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta crucial.
Sebastián Gómez explicó que algoritmos como FLIP y FLEET son útiles para examinar grandes volúmenes de datos y seleccionar sucesos con mayor precisión. En un programa de dos años, FLIP ayudó a descubrir casi la mitad de todas las supernovas súper luminosas identificadas en el mundo, con una efectividad del 85 por ciento, transformando de la manera en que los astrónomos pueden clasificar y priorizar eventos cósmicos en función de su relevancia científica.
El investigador resaltó la importancia de los telescopios de próxima generación, que facilitarán aún más la observación de eventos transitorios. “El Observatorio Vera C. Rubin y el telescopio espacial Nancy Grace Roman están llamados a revolucionar la exploración astronómica”.
“Rubin, por ejemplo, descubrirá 10.000 acontecimientos transitorios por noche, mientras Roman permitirá estudios en la profundidad del universo en el infrarrojo, lo que abrirá una nueva era en la astrofísica”, subrayó.
Los próximos telescopios ampliarán la cantidad de casos detectados y mejorarán la calidad de los datos obtenidos, ayudando a los astrónomos a investigar con mayor precisión la naturaleza de las supernovas por inestabilidad de pares, cuyo análisis podría ayudar a confirmar la existencia de agujeros negros de masa intermedia, aún no detectados de modo concluyente.
Otro fenómeno de interés son los eventos de disrupción estelar, donde una estrella es destruida al acercarse demasiado a un agujero negro supermasivo. Estos hechos han sido observados en varias ocasiones, pero siguen siendo un área de investigación activa debido a la diversidad de características que presentan; aquí la inteligencia artificial desempeña un papel clave en la identificación de estos sucesos en grandes conjuntos de cifras astronómicas.
El doctor Gómez, investigador becario postdoctoral Clay en el Centro de Astrofísica de Harvard Smithsonian, trabajó antes como becario postdoctoral del Space Telescope Science Institute, donde ayudó en el desarrollo del telescopio espacial de nueva generación en infrarrojo Nancy Grace, que examinará estructuras de polvo, núcleos de galaxias, estrellas y galaxias viejas en el universo con una nueva tecnología.
La conferencia contó con la asistencia de Román Linares Romero, director de la División de Ciencias Básicas e Ingeniería de la UAM; Mario De Leo Winkler, director de Comunicación del Conocimiento y presentador de la conferencia, y Monserrat Magallón, especialista Económica del Departamento de Estado de la Embajada de Estados Unidos en México.