Las aplicaciones de la IA parecen no tener límite. En Puentes Digitales hemos explorado innumerables casos, pero siempre quedándonos en nuestro pequeño planeta Tierra. Ahora, investigadores de la Universidad de Stanford nos muestran el potencial de la IA en el análisis de imágenes obtenidas por telescopios como el Hubble.
¿Qué son las lentes gravitacionales?
En astrofísica una lente gravitatoria, también denominada lente gravitacional, se forma cuando la luz procedente de objetos distantes y brillantes como quasares se curva alrededor de un objeto masivo (como una galaxia) situado entre el objeto emisor y el receptor. Podéis ver una explicación detallada en este artículo de Naukas.
¿Explicado más sencillo?
Una lente, como la de unas gafas de ver, funciona cambiando la trayectoria de la luz. Pensad en una lupa, cuando le atraviesa un haz de luz. Todos hemos jugado a concentrar la luz sobre un papel, ¿verdad? Gracias a este efecto, podemos ver más grandes cosas que están lejos. ¡Precisamente, eso es lo que hace un telescopio!
Cuando escrutamos el infinito espacio exterior, encontrar galaxias muy lejanas requiere de lentes más grandes. Mucho más grandes.
Las lentes gravitacionales fueron predichas por la teoría de la relatividad general de Einstein. La idea es que la gravedad de grandes cuerpos celestes, como estrellas o agujeros negros, atrae la luz hacia ellos, curvando su trayectoria, igual que hace una lupa. Jugando con esto, podemos ver imágenes muy, muy lejanas.
El problema de las lentes gravitacionales
El problema al usar este ingenio es que las imágenes que vemos están altamente distorsionadas, como se ve en la imagen de arriba, debido a la curvatura de la luz. Las imágenes que recogemos necesitan “des-distorsionarse” para que tengan proporción espacial. Esta tarea no es fácil, y aunque existen métodos y softwares que ayudan a corregir estas imágenes, sigue siendo un trabajo laborioso.
La Inteligencia Artificial al rescate
Aquí es donde entra la IA. Un trabajo metódico, bastante repetitivo y que se basa en entender patrones para aplicar correcciones, es ideal para las redes neuronales.
Los investigadores del proyecto entrenaron a su red neuronal mostrándole alrededor de medio millón de imágenes simuladas de lentes gravitatorias. Después de esto, la red neural fue capaz de detectar nuevas lentes y determinar sus propiedades, incluyendo distribuciones de masa de galaxias lejanas.
“Con el nuevo telescopio Large Synoptic Survey Telescope (LSST) y otros, no tendremos suficientes personas para analizar todos los datos con los métodos tradicionales. Las redes neuronales nos ayudarán a identificar objetos celestes interesantes y analizarlos rápidamente. Esto nos dará más tiempo para hacer las preguntas correctas al universo” – Laurence Perreault Levasseur, coautor del trabajo de investigación asociado de Nature.
Para entender mejor la aplicación de redes neuronales en procesamiento de imágenes, podéis ver los siguientes enlaces:
La increíble tecnología detrás de la nueva actualización de Google Earth
Descubre cómo Google se ha convertido en una compañía de Inteligencia Artificial
Fuentes: Digitaltrends, Wikipedia, Naukas
