Astrónomos usan inteligencia artificial para reducir el tiempo de análisis de meses a segundos

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Una red neuronal fue capaz de extraer rápidamente información de imágenes de lentes gravitacionales.

La lente gravitacional ocurre cuando la imagen de un objeto distante en el espacio, como una galaxia, por ejemplo, se ve distorsionada y multiplicada por la gravedad de un objeto masivo, como un racimo de galaxias, situado frente al objeto más pequeño y lejano.

Es un fenómeno útil que ha ayudado a los científicos a descubrir exoplanetas, comprender la evolución de las galaxias, detectar una super brillante galaxia, detectar agujeros negros y probar que Einstein estaba en lo correcto.

Sin embargo, el análisis de las imágenes afectadas por la lente gravitatoria requiere mucho tiempo, lo que obliga a los investigadores a comparar imágenes reales con imágenes simuladas.

Sólo un efecto de lente puede tardar semanas o meses en analizarse.

Pero los investigadores de Stanford y del acelerador de partículas SLAC han encontrado una manera de reducir ese tiempo a sólo una fracción de segundo.

El equipo de investigación formó una red neuronal con medio millón de imágenes de lentes simuladas durante el transcurso de un día.

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“Lo asombroso es que las redes neurales aprenden por sí mismas qué características buscar”, dijo Phil Marshall, un investigador del proyecto, en un comunicado.

“Esto es comparable a la forma en que los niños aprenden a reconocer objetos, no les dices exactamente lo que es un perro, sino que les muestras fotos de perros”.

Otro investigador, Yashar Hezaveh, agregó que en este caso, “es como si no sólo recogieran fotos de perros de un montón de fotos, sino que también devolvieran información sobre el peso, altura y edad de los perros”.

Con los nuevos telescopios que se están construyendo que descubrirán seguramente más y más ejemplos de lentes, los métodos más rápidos como éste serán necesarios para tamizar los datos.

Y, lo que es más importante, los análisis de redes neuronales se pueden hacer sólo con un computador portátil o un teléfono celular.

Fuente: Engadget