Un algoritmo entrenado con millones de imágenes permitió detectar anomalías que habían pasado desapercibidas durante décadas.
Ciencia & Tecnología03/02/2026
La Inteligencia Artificial (IA) identificó más de 1000 objetos astronómicos inusuales al analizar los archivos del telescopio espacial Hubble, lo que abrió nuevas posibilidades para la exploración del universo. Esto representa un avance para la astronomía, que desde hace décadas experimenta una transformacioón impulsada por los avances en instrumentación, sensores y capacidades computacionales.
El telescopio espacial Hubble, desarrollado conjuntamente por la NASA y la ESA, fue puesto en órbita en 1990 y desde entonces transformó la astronomía moderna. Al operar a unos 569 kilómetros sobre la superficie terrestre, evita las distorsiones de la atmósfera, lo que le permite captar imágenes extremadamente nítidas en los rangos de luz visible, infrarroja y ultravioleta.
Mediante el análisis de millones de imágentes, ejecutadas a través de algoritmos avanzados, reveló fenómenos poco documentados, como galaxias en colisión y estructuras nunca antes clasificadas. El estudio fue desarrollado por David O’Ryan y Pablo Gómez de la Agencia Espacial Europea (ESA) y publicado en Astronomy & Astrophysics.
Para realizar el trabajo, usaron una herramienta denominada AnomalyMatch, un sistema inspirado en redes neuronales que fue entrenado con cerca de 100 millones de recortes de imágenes del Hubble Legacy Archive. No tenía como objetivo clasificara objetos conocidos, sino detectar anomalías.
Los hallazgos del telescopio Hubble
"Identificar una gama tan diversa de objetos raros dentro del vasto y creciente repositorio de datos del Hubble y otros telescopios representa un desafío formidable. Nunca en la historia de la astronomía se había dispuesto de tal volumen de datos observacionales para su análisis", expresó la NASA en su sitio web.
Los hallazgos se alejan de los patrones esperados y que, en la mayoría de los casos, habían pasado inadvertidos en décadas de observación. A la IA le costó dos días y medios procesar los datos que fueron reunidos durante años por un equipo humano.
Con el uso del algoritmo se pudo generar una lista inicial de 1300 posibles anomalías, que fueron revisadas posteriormente por los investigadores y de los cuales 800 no figuraban previamente en los escritos científicos.De esta manera, con la IA fueron capaces de identificar señales que se desviaban del comportamiento esperado.
Qué es el AnomalyMatch, el nuevo modelo de IA
A partir de la actualización tecnológica, el modelo de IA AnomalyMatch fue diseñado para identificar patrones raros o inesperados sin depender de las clasificaciones previas. Por ello lo aplicaron en los archivos del telescopio Hubble, ya que se trataba de un objetivo ideal por contar con observaciones desde hace décadas.
Para entrenar a este modelo de IA se usaron 35 años de datos correspondientes a observaciones realizadas con el Hubble, en vez de usar imágenes completas. Así, AnomalyMatch accedió a 100 millones de pequeños fragmentos de imágenes, cada uno con apenas unos pocos píxeles, que permitió capturar estructuras locales y sutiles.
Con información de El Destape
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