Hace ya mucho tiempo que etiquetar fotos en Facebook es una tarea más que rápida, gracias a los algoritmos de reconocimiento facial que identifican las caras de cada uno de los miembros de la foto e incluso en algunas ocasiones sugieren de quién puede tratarse, para acelerar el etiquetado. ¿Pero qué pasaría si este tipo de programas pudieran utilizarse para utilidades tan alejadas del ámbito de las redes sociales como la astronomía?
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Eso precisamente es lo que han logrado los doctores Chen Wu e Ivy Wong, ambos del Centro Internacional de Investigación en Radioastronomía, de la Universidad de Australia Occidental (ICRAR), ya que han reentrenado un software de código abierto de Microsoft y Facebook para que sea capaz de reconocer galaxias en imágenes del espacio profundo tomadas por radiotelescopios. Su trabajo ha sido publicado recientemente en el boletín mensual de la Royal Astronomical Society.
Detectando galaxias con inteligencia artificial
Las radiogalaxias son galaxias activas muy luminosas en las frecuencias de radio. Prácticamente todas poseen en sus centros agujeros negros supermasivos, desde los que estallan chorros de materia que pueden ser detectados gracias a los radiotelescopios. El problema es que a veces estos chorros se expanden tan lejos que es difícil para estos instrumentos detectar dónde se encuentran exactamente las galaxias en las que se originaron.
En ese caso, las imágenes deben ser analizadas por astrónomos con los conocimientos suficientes para detectarlas. Según los autores de este nuevo estudio, aproximadamente el 10% de las señales detectadas deben ser analizadas por el ojo humano, pues los programas convencionales de análisis de imagen no logran conseguir su cometido. Por eso, estos dos investigadores recurrieron a un software de código abierto utilizado para el reconocimiento facial en Facebook. Se trata de un bot de inteligencia artificial que puede ser entrenado para reconocimiento de datos concretos. Así, con las modificaciones adecuadas, se le ha capacitado para detectar las señales correspondientes a la existencia de una galaxia. De este modo, se busca que el 10% de imágenes que deberían ser analizadas por humanos se reduzca a un 1%, dejando tiempo a los astrónomos para otras tareas. El resultado de este procedimiento fue un nuevo algoritmo, llamado ClaRAN, que también se ha mantenido con código abierto, por lo que se puede visitar en GitHUB.
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Hasta ahora, este tipo de tareas se habían solventado con la ayuda de proyectos como el Radio Galaxy Zoo, que hacía un llamamiento a la ciencia ciudadana para la búsqueda de voluntarios dispuestos a analizar los datos extraídos de los radiotelescopios. De momento no pretenden abandonar este proyecto, pero sí reducir la cantidad de datos con la que tendrían que lidiar estos voluntarios, brindándoles más tiempo para analizarlos en profundidad.
Según ha anunciado en un comunicado de ICRAR la doctora Wong, se espera que próximamente el telescopio Australian Square Kilometer Array Pathfinder localice unos 70 millones de galaxias. Si los participantes del proyecto Radio Galaxy Zoo tuviesen que analizar el 10% de estos datos se encontrarían ante 7 millones de galaxias por identificar, mientras que en el caso de reducirse hasta un 1% solo tendrían que barajar los datos de unas 700.000. Las cifras se reducen muchísimo, garantizando así más tiempo para analizarlos, menos saturación y mejores resultados. Etiquetar rápidamente las fotos de Facebook está bien, pero sin duda esta es una utilidad con bastante más potencial.
