Premian un sistema de IA de análisis y clasificación de asteroides creado por científicos brasileños

Basada en técnicas de inteligencia artificial tales como redes neuronales y el aprendizaje automático, esta herramienta efectúa en segundos procedimientos que antes tardarían meses. Y permitirá extraer información útil de la gigantesca cantidad de datos que suministrará el nuevo telescopio Vera C. Rubin

Por José Tadeu Arantes  |  Agência FAPESP – La nueva generación de telescopios generará un aumento explosivo del conocimiento referente al Universo, tanto de los objetos más lejanos, por lo tanto más antiguos, como de aquellos que se encuentran relativamente cerca de la Tierra, en el interior del Sistema Solar. Uno de estos nuevos observatorios, el Vera C. Rubin, cuya entrada en funcionamiento está prevista para dentro de un año en Cerro Pachón, en el norte de Chile, a 2.682 metros de altura, estará equipado con un telescopio reflector de 8,4 metros de diámetro y una cámara de 3.200 megapíxeles y seis filtros ópticos distintos. Con dichos recursos, podrá captar imágenes de todo el cielo visible cada tres o cuatro noches. Y operará todas las noches durante al menos diez años. Se estima que esto permitirá descubrir alrededor de 20.000 millones de galaxias e identificar hasta 2.000 millones de nuevos objetos dentro de nuestro Sistema Solar.

En la lista de los nuevos descubrimientos, se prevé un enorme incremento de la cantidad de asteroides conocidos, de su composición física, de su movimiento orbital y de su clasificación en familias. Para hacer factible el procesamiento de esa impresionante masa de nuevos datos, científicos en Brasil vinculados al grupo Machine-learning Applied to Small Bodies (MASB), bajo la coordinación de Valerio Carruba, docente del Departamento de Matemática de la Universidade Estadual Paulista (Unesp), en su campus de la localidad de Guaratinguetá, desarrollaron recursos de inteligencia artificial que permiten acortar de meses a segundos el tiempo de análisis y clasificación de las dinámicas orbitales de los asteroides.

El referido estudio –intitulado Optimization of artificial neural networks models applied to the identification of images of asteroids’ resonant arguments–, publicado en diciembre del año pasado en la revista Celestial Mechanics and Dynamical Astronomy, se ha hecho acreedor ahora al premio de la The Eighth International Meeting on Celestial Mechanics (Octavo Encuentro Internacional de Mecánica Celeste), en la categoría “Innovative computational methods in dynamical astronomy” (Métodos computacionales innovadores en dinámica astronómica). La ceremonia de premiación tendrá lugar el próximo 12 de septiembre en Roma (Italia).

“Pusimos a prueba tres redes neuronales artificiales distintas para analizar y clasificar imágenes referentes a las dinámicas orbitales de asteroides. La culminación de este trabajo, que antes lo hacíamos comparando visualmente las imágenes astronómicas captadas en diferentes fechas, tardaba semanas. Mediante la utilización de las nuevas técnicas computacionales, logramos realizarlo en algunos segundos. Aparte de detectar los puntos débiles de las tres redes investigadas, y de elegir y perfeccionar la red adecuada, este estudio nos permitió descubrir nuevas familias jóvenes de asteroides que nunca habían sido identificadas antes”, le comenta Carruba a Agência FAPESP.

La clasificación en familias tiene en cuenta el formato, el tamaño y la inclinación de las órbitas de los asteroides con relación a otros cuerpos celestes. “Al momento de la formación de una familia de asteroides, todos los pericentros [los puntos en los cuales las trayectorias se acercan más al Sol] y los nodos ascendentes [los puntos en los cuales las órbitas cruzan de abajo arriba un plano de referencia] de los integrantes se encuentran alineados. Pero, con el tiempo, esos alineamientos se pierden a causa de las perturbaciones gravitatorias que producen los planetas e incluso asteroides masivos. Con base en los datos actuales, las técnicas computacionales permiten retroceder al pasado, hasta la época en la cual los parámetros se encontraban alineados, en caso de que la familia se haya formado durante los últimos siete millones de años aproximadamente. Y de este modo, caracterizar a la familia”, explica Carruba.

La colisión de dos asteroides puede llevar a la fragmentación de uno de ellos o de ambos y originar una familia con varios objetos. Otro camino para la formación de una familia es la fisión, que consiste en la eyección de materia desde el cuerpo predecesor, ya sea por haber adquirido una rotación muy rápida alrededor de su propio eje o por haber sufrido una colisión.

Los asteroides son reliquias de la formación inicial del Sistema Solar acaecida hace alrededor de 4.500 millones de años, y de las violentas reconfiguraciones que sucedieron después debido a las perturbaciones gravitatorias producto de la formación de los planetas gigantes, especialmente Júpiter y Saturno. En función de esta compleja dinámica, existen actualmente dos regiones con una gran concentración de cuerpos menores: el cinturón principal de asteroides, ubicado entre las órbitas de Marte y Júpiter, y el cinturón de Kuiper, que se extiende más allá de la órbita de Neptuno.

Con base en los datos de observación disponibles actualmente, la Nasa (la agencia espacial estadounidense) ha contabilizado 1.298.691 asteroides. Si bien esa cantidad es muy grande, se estima que la misma ha de incrementarse enormemente con las nuevas imágenes del cielo que se captarán desde el Observatorio Vera C. Rubin, cuyo nombre constituye un homenaje a una de las grandes científicas que no tuvieron su debido reconocimiento en su época. Entre sus diversos aportes a la ciencia, la astrónoma estadounidense Vera Cooper Rubin (1928-2016) fue pionera en el estudio de las curvas de rotación de las galaxias espirales. Y demostró que la velocidad de rotación en las regiones exteriores de esas galaxias es mucho mayor que aquella que producirían sus estrellas. Esa discrepancia es caracterizada como una de las principales evidencias de la existencia de la materia oscura.

El mencionado estudio contó parcialmente con el apoyo de la FAPESP a través una beca de iniciación a la investigación científica concedida a Marcos Vinicios Faria Lourenço, bajo la dirección de Carruba.

Puede accederse a la lectura del artículo intitulado Optimization of artificial neural networks models applied to the identification of images of asteroids’ resonant arguments en el siguiente enlace: link.springer.com/article/10.1007/s10569-022-10110-7.