Científicos chinos desarrollan modelo de IA para impulsar exploración del espacio profundo

BEIJING, 21 feb (Xinhua) -- Investigadores chinos han desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) para imágenes astronómicas que puede mejorar de manera significativa las capacidades para explorar las profundidades más lejanas del cosmos.

Un equipo de investigación interdisciplinario de la Universidad Tsinghua desarrolló el modelo, llamado ASTERIS (por las siglas en inglés de Mejora y Reconstrucción Espacio-temporal Astronómica para la Síntesis de Imágenes), que emplea óptica computacional y algoritmos de IA.

Según los hallazgos publicados el viernes en la revista Science, el modelo puede ayudar a extraer señales astronómicas extremadamente débiles, identificar galaxias a más de 13 mil millones de años luz de distancia y generar imágenes de las regiones más profundas.

Explorar objetos celestes distantes y tenues resulta crucial para comprender el origen y la evolución del universo. Sin embargo, los astrónomos afrontan un gran desafío. Las señales débiles procedentes de remotos objetos celestes a menudo se ven oscurecidas por los ruidos de fondo del cielo y la radiación térmica de los telescopios.

El estudio da a entender que si la tecnología que el modelo aporta, denominada "reducción auto-supervisada de ruido espacio-temporal", es aplicada a los datos del Telescopio Espacial James Webb (JWST), la cobertura de observación desde una luz visible alrededor de 500 nanómetros será ampliada hasta el infrarrojo medio a 5 micrómetros. También incrementa la profundidad de detección en una magnitud de 1,0, lo que permite que el telescopio detecte efectivamente objetos 2,5 veces más tenues que las posibilidades anteriores.

Utilizando el modelo, el equipo identificó más de 160 galaxias candidatas de alto desplazamiento al rojo del período "Amanecer Cósmico", que datan aproximadamente de 200 a 500 millones de años después del Big Bang, triplicando el número de hallazgos logrados con métodos anteriores, según Cai Zheng, profesor asociado del Departamento de Astronomía de Tsinghua y miembro del equipo de investigación.

Los investigadores indicaron que el modelo de IA puede decodificar enormes volúmenes de datos de telescopios espaciales y es compatible con múltiples plataformas de observación, lo que le da el potencial de convertirse en una plataforma universal de mejora de datos relativos al espacio profundo.

Las técnicas tradicionales de reducción de ruido se basan en apilar múltiples exposiciones, asumiendo que los ruidos sean uniformes o estén correlacionados. En realidad, tales ruidos varían tanto en el tiempo como en el espacio. ASTERIS aborda este reto reconstruyendo imágenes del espacio profundo como un volumen espacio-temporal 3D.

A través del "mecanismo de ajuste adaptativo fotométrico", el modelo identifica las fluctuaciones sutiles de los ruidos y los distingue de las señales ultradébiles que provienen de estrellas y galaxias lejanas.

"En general, creo que este es un trabajo de suma importancia con un impacto importante en toda la astronomía", señaló uno de los revisores de la investigación.

Los objetos celestes tenues oscurecidos por los ruidos lumínicos en las observaciones astronómicas pueden ser reconstruidos con alta fidelidad, señaló Dai Qionghai, profesor del Departamento de Automatización de Tsinghua.

De cara al futuro, los investigadores esperan que la tecnología sea usada en telescopios de próxima generación para ayudar a resolver grandes incógnitas científicas relacionados con la comprensión de la energía oscura, la materia oscura, los orígenes del universo y los exoplanetas. Fin