candidatos. Esta imagen muestra una muestra de las fotos hechas a mano de lentes gravitacionales que los astrónomos usaron para entrenar su red neuronal. Crédito:Enrico Petrillo, Universidad de Groningen
Un grupo de astrónomos de las universidades de Groningen, Nápoles y Bonn han desarrollado un método que encuentra lentes gravitacionales en enormes pilas de observaciones. El método se basa en el mismo algoritmo de inteligencia artificial que Google, Facebook y Tesla lo han estado usando en los últimos años. Los investigadores publicaron su método y 56 nuevos candidatos a lentes gravitacionales en la edición de noviembre de Avisos mensuales de la Royal Astronomical Society .
Cuando una galaxia se esconde detrás de otra galaxia, a veces podemos ver el oculto alrededor del sistema frontal. Este fenómeno se llama lente gravitacional, porque surge de la teoría de la relatividad general de Einstein que dice que la masa puede desviar la luz. Los astrónomos buscan lentes gravitacionales porque ayudan en la investigación de la materia oscura.
La búsqueda de lentes gravitacionales es laboriosa. Los astrónomos tienen que clasificar miles de imágenes. Cuentan con la asistencia de voluntarios entusiastas de todo el mundo. Hasta aquí, la búsqueda estuvo más o menos en consonancia con la disponibilidad de nuevas imágenes. Pero gracias a nuevas observaciones con telescopios especiales que reflejan grandes secciones del cielo, se agregan millones de imágenes. Los humanos no pueden seguir ese ritmo.
Google, Facebook, Tesla
Para hacer frente a la creciente cantidad de imágenes, los astrónomos han utilizado las llamadas "redes neuronales convolucionales". Google empleó estas redes neuronales para ganar un partido de Go contra el campeón mundial. Facebook los usa para reconocer lo que hay en las imágenes de su línea de tiempo. Y Tesla ha estado desarrollando coches autónomos gracias a las redes neuronales.
Los astrónomos entrenaron la red neuronal utilizando millones de imágenes caseras de lentes gravitacionales. Luego se enfrentaron a la red con millones de imágenes de una pequeña porción del cielo. Ese parche tenía una superficie de 255 grados cuadrados. Eso es poco más del medio por ciento del cielo.
Con la ayuda de la inteligencia artificial, Los astrónomos descubrieron 56 nuevos candidatos a lentes de gravedad. En esta foto hay tres de esos candidatos. Crédito:Carlo Enrico Petrillo, Universidad de Groningen
Candidatos a lentes gravitacionales
Inicialmente, la red neuronal encontró 761 candidatos a lentes gravitacionales. Después de una inspección visual por parte de los astrónomos, la muestra se redujo a 56. Las 56 nuevas lentes aún deben ser confirmadas por telescopios como el telescopio espacial Hubble.
Además, la red neuronal redescubrió dos lentes conocidos. Desafortunadamente, no vio una tercera lente conocida. Esa es una lente pequeña y la red neuronal aún no está entrenada para ese tamaño.
En el futuro, los investigadores quieren entrenar su red neuronal aún mejor para que detecte lentes más pequeñas y rechace las falsas. El objetivo final es eliminar por completo cualquier inspección visual.
Encuesta de kilogrados
Carlo Enrico Petrillo (Universidad de Groningen, Los países bajos), primer autor de la publicación científica:"Esta es la primera vez que se utiliza una red neuronal convolucional para encontrar objetos peculiares en un estudio astronómico. Creo que se convertirá en la norma ya que los estudios astronómicos futuros producirán una enorme cantidad de datos que serán necesario inspeccionar. No tenemos suficientes astrónomos para hacer frente a esto ".
Los datos que procesó la red neuronal, provino de la Encuesta de Kilo-Grado. El proyecto utiliza el Telescopio de Levantamiento VLT del Observatorio Europeo Austral (ESO) en el Monte Paranal (Chile). La cámara panorámica que lo acompaña, OmegaCAM, fue desarrollado bajo el liderazgo holandés.
