El Maestro Roberto Arturo Morales Cruz es docente de tiempo parcial del Departamento de actuaría, física y matemáticas. Es egresado de la licenciatura en Actuaría de la universidad, tiempo durante el cuál formó parte de la organización estudiantil Trífida, dedicada a divulgación científica en temas de astronomía. Además, cuenta con un Master of Science in Analytics del Georgia Institute of Technology. Actualmente se desempeña como Data Scientist Manager en el sector financiero.
La astronomía moderna sería casi imposible sin el uso de técnicas de Inteligencia Artificial. El volumen de datos es gigantesco y muchos patrones son demasiado sutiles o complejos para que los pueda captar un ser humano.
¿Recuerdas 2019, cuando se divulgó la primer “Fotografía” de un Agujero Negro? ¿Sabes con qué cámara fue tomada?
Quizá no lo sepas, pero esa no fue una fotografía tomada en el sentido tradicional de la palabra. Y no, eso no significa que fue creada por un Generador de Imágenes que utiliza Inteligencia Artificial, como los que están de moda actualmente. Para explicarte su funcionamiento, repasemos brevemente cómo funciona una cámara fotográfica.
Una cámara funciona parecido a un ojo humano: la lente deja pasar la luz y enfoca lo que ve. La información sobre cuánta luz entra y dónde es analizada y procesada, de tal manera que se pueda reconstruir la imagen pixel a pixel.
¿El primer problema? Los Agujeros Negros no emiten Luz por cuenta propia, sino que tienen un “horizonte de eventos”. Es decir, un punto de no retorno, donde ni siquiera la luz puede escapar. Entonces, no “vemos” directamente el Agujero Negro, sino toda la Luz a su alrededor, que está siendo absorbida y deformada. Sumemos también que todos los objetos que el agujero negro va absorbiendo (planetas, cometas, e incluso estrellas) que están demasiado calientes por culpa de la fricción y de la presión y van emitiendo luz adicional. ¿El resultado? Mucha luz. Demasiada luz. Es más: una cantidad desmesurada de luz.
Ahora sí,¿qué cámara producida por el ser humano puede captar toda esa luz? ¿Te imaginas? Ninguna de la actualidad podría. Se tendría que construir una del tamaño del planeta entero, al menos. Es por eso que nunca antes se había tenido una imagen de un agujero negro: todo lo que teníamos eran pinturas e imágenes hechas por artistas digitales.
Pero eso no detuvo a los Científicos. Su propuesta fue la siguiente: ¿Qué tal si, en lugar de recopilar datos una única vez (como al tomar una fotografía tradicional), lo hacemos millones de veces, y en cada una vamos recogiendo una pequeña parte de los datos? Esto se tradujo en el Event Horizon Telescope (EHT): un proyecto en el que se utilizarían varios observatorios independientes. Cada uno tomaría una “fotografía”, equivalente a un pequeño fragmento del resultado final. Como los varios telescopios están localizados en distintas partes del planeta, cada uno podría apuntar a una parte distinta del Agujero Negro. Además, se aprovechó la rotación y traslación de la tierra para que en distintos momentos, los telescopios fueron captando datos de distintos ángulos.
Una vez resuelto cómo obtendremos los datos, entró en juego la Inteligencia Artificial:
Había que procesar esos enormes volúmenes de datos, para poder traducir de los números recopilados, a una Imagen. Para esto, la IA es experta: los científicos de datos se enfrentan a diario al problema de analizar grandes cantidades de información. De esta manera, se obtuvo una imagen inicial.
Se hicieron correcciones a la imagen. Por más que se recopiló toda esa información, hubieron “huecos” que era necesario cubrir, y correcciones que hacer debido a la varianza de espacio y tiempo con la que se recopiló la información. Para arreglar esto, se entrenaron modelos de aprendizaje automático con objetos celestes más pequeños (como planetas y estrellas), y se ajustó la imagen inicial. Este es el famoso algoritmo CHIRP (Continuous High-resolution Image Recovery using Patch priors) del que quizá hayas oído hablar antes.
Esto es muy similar a cuando usas IA para quitar un objeto no deseado de una imagen que tomaste con tu celular, por ejemplo.
Se replicó el proceso una numerosa cantidad de veces, obteniendo siempre imágenes similares. Esta técnica, necesaria en el método Científico, dió más certeza de que el resultado fuera el correcto.
De esta manera, se obtuvo la famosa imagen del agujero negro que todos compartimos en algún momento en nuestras redes sociales.
Por cierto. El Large Millimeter Telescope (LMT) Alfonso Serrano, que se encuentra en Puebla, forma parte del EHT. Aunque no participó en el proyecto original, sí lo ha hecho en las observaciones posteriores (como las del agujero negro en el centro de nuestra galaxia, Sagitario A*, publicadas en 2022).
Este es otro claro ejemplo de cómo la Inteligencia Artificial bien enfocada no sustituye la creatividad y el conocimiento humano, sino que los lleva a expandir sus límites.
Event Horizon Telescope Collaboration. (2019). First-ever image of a black hole unveiled by Event Horizon Telescope collaboration. Event Horizon Telescope. https://eventhorizontelescope.org
NASA. (n.d.). How NASA uses Artificial Intelligence to explore the universe. National Aeronautics and Space Administration. https://www.nasa.gov/feature/how-nasa-uses-artificial-intelligence-to-explore-the-universe
European Southern Observatory (ESO). (2019). ESO’s Contributions to the Event Horizon Telescope Project. https://www.eso.org/public/news/eso1907/
European Space Agency (ESA). (2020). Artificial Intelligence Helping Astronomers to Map the Invisible Universe. ESA News.
https://www.esa.int/Science_Exploration/Space_Science/Artificial_intelligence_helping_astronomers_to_map_the_invisible_universe