El cosmos está lleno de espacios por explorar y descubrimientos que hacer. El mundo de la astronomía ha trabajado en ellos por décadas y ahora sus esfuerzos se traducen en enormes bases de datos en constante crecimiento. Una vez se tienen, una de las tareas más importantes es clasificar las galaxias que se van identificando.

Sin embargo, ello no siempre es tan fácil. Sobre todo si consideramos que la tarea no implica unas cuantas docenas, sino hasta cientos de miles de nuevos datos sobre galaxias que se han descubierto con el paso de los años.

Para hacer del trabajo una tarea más sencilla, el equipo conformado por Mitchell K. Cavanagh, Kenji Bekki y Brent A. Groves desarrolló un programa especializado. Recientemente, se lo presentó a través de la Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. Con él, se espera que se puedan realizar clasificaciones que usualmente tomarían meses en solo minutos, o incluso segundos.

¿Por qué es importante clasificar las galaxias?

Observación de las estrellas, el espacio y las galaxias.
Vía PxFuel.

Lo primero que debemos aclarar es que ninguna galaxia es realmente igual a la otra. Sin embargo, existen puntos comunes, como sus formas, que se pueden utilizar para categorizarlas de algún modo. Por ello, en general se utiliza tal punto de comparación para agrupar a las galaxias en categorías macro.

Pero… ¿por qué?

Clasificar las formas de las galaxias es un paso importante para comprender su formación y evolución, e incluso puede arrojar luz sobre la naturaleza del propio Universo, explicó Cavanagh, quien lideró el proyecto que desarrolló del programa de clasificación.

Gracias a su esfuerzo y al del resto de sus colegas de la Universidad de Australia Occidental del Centro Internacional de Investigación de Radioastronomía (ICRAR), ahora el mundo cuenta con una herramienta que haría dicho estudio mucho más sencillo.

Galaxias luego de que el programa las pudiera clasificar.
Crédito: Mitchell Cavanagh/ICRAR.

Después de todo, los científicos solo pasarán unos minutos utilizando el programa clasificador y podrán enfocar sus esfuerzos en analizar los datos ya agrupados. Así, podríamos aprender más no solo de cómo se han transformado las galaxias en el tiempo, sino de lo que podría esperarnos en el futuro.

Más allá de las capacidades humanas

Ahora, como ya mencionamos, el estudio de galaxias se ha vuelto tan fructuoso que se han acumulado grupos de cientos de miles de datos por clasificar. En consecuencia, los científicos no se dan abasto, y ni siquiera al pedir la ayuda de civiles en programas colaborativos como Galaxy Zoo se consigue cubrir el total de información por revisar.

Personas observando la forma de una galaxia en un proyector.
Crédito: Ars Electronica/Robert Bauernhansl. Vía Flickr.

De allí que se haga natural saltar a alternativas de automatización que podrán llevar a cabo mucho más rápido un trabajo que de otro modo llevaría meses. Sobre todo al considerar que en los próximos años las cientos de miles de galaxias podrían pasar a varios millones, tal como advierte Cavanagh.

El programa que puede clasificar miles de galaxias “en un pestañeo”

Para cambiar tal panorama, Cavanagh y su equipo trabajaron con algo conocido como redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés). Ellas son programas basados en inteligencia artificial y machine learning que son ampliamente utilizadas en otros campos como la medicina, la economía, el análisis de datos e incluso el entretenimiento (en plataformas como Netflix, por ejemplo).

En la astronomía, su uso tampoco es raro, pero sigue sin ser tan común. Pero por lo general se manejan programas CNN binarios que solo hacen distinciones entre dos elementos. Cavanagh ha apuntado más alto al diseñar un sistema multiclase que puede identificar y clasificar todas las formas de galaxias conocidas (elíptica, lenticular, espiral e irregular).

Diferentes formas de galaxias, de izquierda a derecha: elípticas, lenticulares, espirales e irregulares/misceláneas.
Diferentes formas de galaxias. Créditos: NASA/Hubble (galaxia elíptica M87); ESA/Hubble & NASA (galaxia lenticular NGC 6861 y las galaxias Antennae en colisión); y David Dayag (galaxia espiral de Andrómeda).

La gran ventaja de las redes neuronales es la velocidad. Las imágenes de encuestas que, de otro modo, habrían tardado meses en ser clasificadas por humanos, pueden clasificarse en cuestión de minutos. (…) Con una tarjeta gráfica estándar, podemos clasificar 14.000 galaxias en menos de 3 segundos”, añadió Cavanagh.

Según los investigadores, el programa por ahora ha mostrado una precisión del 80% en sus clasificaciones. Asimismo, ella sube al 97% cuando se habla de identificar las galaxias elípticas y espirales.

Como el programa aprende de los humanos, es imposible que haga clasificaciones más precisas que ellos. Sin embargo, definitivamente ofrece un trabajo mucho más rápido y que, a la larga, se convertirá en una ventaja para el estudio de nuestro cosmos.

Referencia:

Morphological classification of galaxies with deep learning: comparing 3-way and 4-way CNNs: https://doi.org/10.1093/mnras/stab1552

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