Al tratar de comprender el universo, nos obsesionamos, nos atrae la sed de observación. Los satélites transmiten cientos de terabytes de información de datos cada año, y solo un telescopio en Chile producirá 15 terabytes de imágenes espaciales cada noche. Ningún humano puede manejarlos manualmente. Como dice el astrónomo Carlo Enrico Petrillo, “Mirar imágenes de galaxias es la parte más romántica de nuestro trabajo. El problema es cómo mantenerse concentrado . Por eso, Petrillo está desarrollando una IA que lo ayudará.
Petrillo y sus colegas estaban buscando un fenómeno que sea esencialmente un telescopio espacial. Cuando un objeto masivo (una galaxia o un agujero negro) queda atrapado entre una fuente de luz distante y un observador en la Tierra, dobla el espacio y la luz a su alrededor, creando una lente que permite a los astrónomos observar más de cerca las partes increíblemente antiguas y distantes del universo ocultas a nuestra vista. Este efecto se llama lente gravitacional, y estas lentes son la clave para comprender de qué está hecho el universo. Hasta ahora, encontrarlos ha sido lento y tedioso.
Aquí es donde se necesita inteligencia artificial, y la búsqueda de lentes gravitacionales es el comienzo. Como dijo el profesor de Stanford Andrew Ng, la capacidad de la IA para automatizar todo lo que "una persona típica puede hacer en menos de un segundo de pensamiento". Menos de un segundo puede no parecer mucho, pero cuando se trata de examinar grandes cantidades de datos, es una bendición.
norte
La nueva ola de astrónomos busca en la IA algo más que un clasificador de datos. Están explorando algo que podría ser una forma completamente nueva de buscar descubrimientos científicos, donde la inteligencia artificial mostrará partes del universo que nunca hemos visto.
Pero primero: lentes gravitacionales. La teoría general de la relatividad de Einstein predijo este fenómeno ya en la década de 1930, pero los primeros ejemplos no aparecieron hasta 1979. ¿Por qué? Porque el espacio es muy, muy grande, y la gente tardó mucho en observarlo, especialmente sin los telescopios modernos. La búsqueda de lentes de gravedad fue un desafío.
“Los lentes que tenemos ahora se han encontrado de diversas formas”, dice Lilia Williams, profesora de astrofísica en la Universidad de Minnesota. “Algunos fueron descubiertos por accidente, la gente buscaba algo completamente diferente. Algunos fueron encontrados por personas que los estaban buscando, por segunda o tercera vez.
Video promocional:
La IA es muy buena para mirar imágenes. Entonces, Petrillo y sus colegas recurrieron a una querida herramienta de inteligencia artificial en Silicon Valley: un tipo de programa informático compuesto por "neuronas" digitales modeladas a partir de las reales que se activan en respuesta a la entrada. Alimente estos programas (redes neuronales) con una gran cantidad de datos y aprenderán a reconocer patrones y patrones. Funcionan especialmente bien con información visual y se utilizan en una variedad de sistemas de visión artificial, desde cámaras en automóviles autónomos hasta reconocimiento facial en imágenes en Facebook.
Como se escribió en un artículo publicado el mes pasado, aplicar esta tecnología a la caza de lentes gravitacionales fue sorprendentemente simple. Primero, los científicos crearon un conjunto de datos para entrenar la red neuronal: generaron 6 millones de imágenes falsas con y sin lentes gravitacionales. Luego alimentamos nuestros datos a la red neuronal y dejamos que descubrieran los patrones. Un pequeño ajuste y el resultado es un programa que reconoce lentes gravitacionales en un abrir y cerrar de ojos.
“Un gran clasificador en el rostro humano analiza imágenes a una velocidad de mil por hora”, dice Petrillo. Una lente se encuentra aproximadamente una vez cada 30.000 galaxias. Por lo tanto, el clasificador tendrá que trabajar sin dormir y descansar durante una semana para encontrar solo de cinco a seis lentes. En comparación, una red neuronal analiza 21789 imágenes en solo 20 minutos. Y esto es con un procesador antiguo.
La red neuronal no era tan precisa como la computadora. Para que no pasara por alto la lente, se le dieron parámetros amplios. Se le ocurrieron 761 posibles candidatos, que la gente estudió y redujo a 56. Confirmando que son lentes reales habrá que verificar y confirmar, pero Petrillo cree que un tercero resultará ser real. Eso es aproximadamente una lente por minuto, en comparación con cien lentes descubiertas por toda la comunidad científica en las últimas décadas. La velocidad es increíble, las perspectivas son enormes.
Encontrar estos lentes es fundamental para comprender uno de los grandes misterios de la astronomía: ¿de qué está hecho el universo? La materia que conocemos (planetas, estrellas, asteroides, etc.) representa solo el 5% de toda la materia física, y otro 95% es completamente inaccesible para nosotros. Este 95% está representado por materia hipotética, materia oscura, que nunca hemos observado directamente. Solo tenemos que estudiar la influencia gravitacional que tiene sobre el resto del universo, y las lentes gravitacionales sirven como uno de los indicadores más importantes.
norte
¿Qué más puede hacer la IA? Los científicos están trabajando en una serie de nuevas herramientas. Algunos, como Petrillo, asumen la tarea de identificación: clasifican galaxias, por ejemplo. Otros buscan señales interesantes en los flujos de datos. Algunas redes neuronales eliminan la interferencia artificial de un radiotelescopio al aislar solo las señales útiles. Otros se han utilizado para identificar púlsares, exoplanetas inusuales o mejorar telescopios de baja resolución. En resumen, existen muchos usos potenciales.
Esta explosión se debe en parte a las tendencias generales de hardware que están expandiendo el campo de la IA, como la disponibilidad de potencia informática barata. Los astrónomos ya no necesitan permanecer sentados en las noches sin nubes, observando el movimiento de los planetas individuales; en cambio, utilizan una técnica sofisticada que escanea el cielo uno por uno. Los telescopios y las tecnologías de almacenamiento de datos mejorados significan que hay aún más espacio para el análisis, dice Williams.
Analizar grandes conjuntos de datos es para lo que la inteligencia artificial es excelente. Podemos enseñarle a reconocer patrones y hacerlo trabajar incansablemente, y nunca parpadeará ni cometerá errores.
¿Les preocupa a los astrónomos que confíen en una máquina que puede carecer de comprensión humana para detectar algo sensacional? Petrillo dice que no. "En general, los seres humanos son más sesgados, menos eficientes y más propensos a errores que las máquinas". Williams está de acuerdo. "Las computadoras pueden pasar por alto ciertas cosas, pero las perderán sistemáticamente". Pero mientras sepamos lo que ellos no saben, podemos implementar sistemas automatizados sin mucho riesgo.
Para algunos astrónomos, el potencial de la IA va más allá de la simple clasificación de datos. Creen que la inteligencia artificial se puede utilizar para crear información que llene los puntos ciegos en nuestras observaciones del universo.
El astrónomo Kevin Schawinski y su equipo de astrofísica de galaxias y agujeros negros están utilizando IA para mejorar la resolución de las imágenes borrosas del telescopio. Para ello, desplegaron una red neuronal que genera variaciones inigualables en los datos en estudio, como si un buen falsificador imitara el estilo de un artista famoso. Estas mismas redes se utilizaron para crear imágenes falsas de imágenes de estrellas; diálogos de audio falsos que simulan voces reales; y otros tipos de datos. Según Shavinsky, tales redes neuronales crean información que antes era inaccesible para nosotros.
En un artículo publicado por Shavinsky y su equipo a principios de este año, demostraron que estas redes pueden mejorar la calidad de las imágenes espaciales. Redujeron la calidad de las imágenes de varias galaxias, agregaron ruido y desenfoque, y luego las pasaron a través de redes neuronales junto con las imágenes originales. El resultado fue asombroso. Pero los científicos aún no pueden compartirlo.
Shawinski desconfía del proyecto. Después de todo, va en contra de los principios básicos de la ciencia: solo se puede conocer el universo observándolo directamente. “Por esta razón, esta herramienta es peligrosa”, dice. Y solo se puede usar cuando tenemos datos precisos y cuando podemos verificar el resultado. Puede entrenar una red neuronal para generar datos sobre agujeros negros y enviarlos a trabajar en una determinada zona del cielo que hasta ahora ha sido poco explorada. Y si encuentra un agujero negro, los astrónomos tendrán que confirmar el hallazgo con sus propias manos, como es el caso de las lentes gravitacionales.
Si estos métodos resultan fructíferos, pueden convertirse en métodos de investigación completamente nuevos, que complementen las simulaciones clásicas por computadora y la buena observación. Hasta ahora, todo está comenzando, pero las perspectivas son muy prometedoras. "Si tuviera esta herramienta, podría tomar todos los datos de los archivos, mejorar algunos de ellos y extraer más valor científico". Un valor que no existía antes. La IA se convertirá en un alquimista científico que nos ayudará a transformar el conocimiento antiguo en conocimiento nuevo. Y podríamos explorar el espacio como nunca antes sin siquiera dejar la Tierra.
Ilya Khel
