Astronomía

Hoy la astronomía se apoya mucho en Big data e inteligencia artificial

El telescopio LSST (Gran Telescopio para Rastreos Sinópticos) de ocho metros de diámetro, en construcción en el norte de Chile, capturará 10 PB (petabytes) por año, lo cual lo sitúa al nivel de la cantidad de datos que utiliza Twitter (6 PB) o YouTube (15 PB). Por otra parte, el observatorio SKA1, que está en construcción en Australia y Sudáfrica, contará con el radiotelescopio más poderoso del mundo, el que capturará 6,5 EB (exabyte) por año o 6.500 PB.

Desde fines de los años noventa, la astronomía ha sido esencialmente una ciencia que se desarrolla en base al análisis de grandes datos, esto incluso antes de que la industria adoptara este término. Como toda práctica de grandes datos, ha sido también escenario de uso intensivo de machine learning e inteligencia artificial. En particular, se han utilizado de manera intensiva en tareas como identificación de fuentes y sus propiedades, clasificación morfológica de galaxias, busca de anomalías, mantenimiento y calibración de los instrumentos. Un ejemplo de esto es la primera imagen captada de un hoyo negro extragaláctico el año 2019, que fue fundamentalmente obtenido producto de procesamiento de grandes datos, muchos de ellos provenientes del proyecto ALMA, ubicado en la Región de Atacama.

“Las tecnologías han sido transformadoras en la forma de hacer astronomía. Hoy es imposible pensar en ella sin apoyo de tecnologías digitales. Sin estas no sería posible operar el telescopio, procesar las señales de sus múltiples sensores, ni obtener datos con utilidad científica”, dice Patricio Cofre, socio Consultoría en Data Analytics de EY.

“La astronomía es desde su origen una disciplina de datos”, complementa Juan Pablo Soto, líder técnico de Cloud de IBM Chile. “Los primeros registros de las observaciones se hacían con lápiz y papel, pero la suma de todos ellos formaba quizás una de las primeras aplicaciones de big data existentes en la historia”.

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