La Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y la Universidad Autónoma de San Luis Potosí (UASLP) desarrollaron AstroTune, una inteligencia artificial enfocada en el análisis de fenómenos astronómicos.
El sistema fue creado por René Parlange Chavarría, con asesoría de especialistas, para automatizar la detección de objetos variables y supernovas en grandes volúmenes de datos espaciales.
De acuerdo con investigadores, AstroTune será clave en el proyecto internacional LSST, permitiendo analizar millones de alertas generadas cada noche durante observaciones del universo.
AstroTune, inteligencia artificial de la UNAM y UASLP, revoluciona el estudio del universo y la detección de supernovas
La inteligencia artificial AstroTune permitirá identificar hasta 200 supernovas por noche, lo que representa más de 100 mil hallazgos anuales en el estudio astronómico.
El sistema analiza aproximadamente siete millones de alertas generadas cada noche, que contienen datos sobre cambios en brillo, posición y otras características de objetos celestes.
AstroTune utiliza redes neuronales avanzadas conocidas como transformers de visión, lo que facilita la clasificación automática de fenómenos transitorios en el universo.
El desarrollo forma parte del proyecto Legacy Survey of Space and Time, impulsado por el Observatorio Vera C. Rubin para estudiar el cielo durante 10 años.
Investigadores explicaron que el análisis se realiza comparando imágenes del mismo punto del cielo en distintos momentos para detectar variaciones relevantes.
Además, el sistema emplea técnicas de aprendizaje automático para mejorar continuamente su precisión en la identificación de eventos astronómicos complejos.
Especialistas destacan que esta herramienta contribuirá a comprender la expansión del universo y la evolución estelar mediante el análisis de datos masivos.