{"id":13773,"date":"2023-07-17T14:50:20","date_gmt":"2023-07-17T17:50:20","guid":{"rendered":"https:\/\/agencia.unq.edu.ar\/?p=13773"},"modified":"2023-07-18T10:59:43","modified_gmt":"2023-07-18T13:59:43","slug":"desde-harvard-una-cientifica-argentina-estudia-los-misterios-del-universo-con-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/agencia.unq.edu.ar\/?p=13773","title":{"rendered":"Desde Harvard, una cient\u00edfica argentina estudia los misterios del universo con Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"\n

Se trata de la astrof\u00edsica Cecilia Garraffo, directora de AstroAI, un centro que dise\u00f1a herramientas de IA para conocer el cosmos.<\/p>\n\n\n\n

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Cecilia Garraffo analiza la distancia, el tama\u00f1o y la temperatura de los astros, a trav\u00e9s de un sistema de Inteligencia Artificial. Cr\u00e9dito: El Tiempo.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

El descubrimiento de otros mundos y la posibilidad de encontrar vida constituyen los temas m\u00e1s candentes en ciencia espacial y astronom\u00eda. En este campo, la inteligencia artificial (IA) y las redes neuronales transforman el modo en que los cient\u00edficos abordan la exploraci\u00f3n y comprensi\u00f3n de los sistemas planetarios.<\/strong> Desde la detecci\u00f3n de exoplanetas hasta el an\u00e1lisis de grandes conjuntos de datos, estas herramientas aceleran el ritmo de descubrimiento y mejoran el abordaje del universo. As\u00ed lo confirma a la Agencia de noticias cient\u00edficas de la UNQ<\/a>, Cecilia Garraffo, la astrof\u00edsica argentina formada en la Universidad de Buenos Aires y la Universidad Nacional de La Plata, que dirige AstroAI. Se trata de una innovadora instituci\u00f3n del Centro de Astrof\u00edsica Harvard-Smithsonian(CfA), donde se dise\u00f1a IA espec\u00edficamente para astrof\u00edsica. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u201cUno de los aspectos m\u00e1s destacables del trabajo que realizamos desde AstroAI es el estudio de los sistemas planetarios utilizando t\u00e9cnicas de inteligencia artificial y redes neuronales, que nos permite detectar y caracterizar exoplanetas de manera m\u00e1s eficiente\u201d, dice Garraffo, en di\u00e1logo con la Agencia.<\/a><\/p>\n\n\n\n

En ese sentido, se encargan de una de las tareas m\u00e1s importantes para encontrar vida en otros planetas: caracterizar las estrellas que estos orbitan. A trav\u00e9s de sofisticadas t\u00e9cnicas computacionales, analizan las propiedades estelares a partir de datos observacionales, lo que permite saber cu\u00e1les sistemas son m\u00e1s interesantes para futuras exploraciones, entre otras cosas, en la b\u00fasqueda de exoplanetas que puedan albergar vida.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Un ejemplo de esto es el modelo desarrollado por Mayeul Aubin, estudiante de la Ecole Polytechnique de Par\u00eds y pasante de AstroAI, que permite determinar la composici\u00f3n qu\u00edmica de los exoplanetas que utilizan tr\u00e1nsitos observados por el JWST. \u201cEste trabajo fue premiado en el prestigioso ARIEL Data Challenge de la Agencia Espacial Europea, compitiendo con otros 293 equipos\u201d, <\/strong>cuenta Garraffo.<\/p>\n\n\n\n

De Boston al espacio<\/h2>\n\n\n\n

AstroAI es un centro de vanguardia, con sede en Boston, Estados Unidos, que se dedica a desarrollar inteligencia artificial dise\u00f1ada espec\u00edficamente para la astrof\u00edsica. Su enfoque se centra en problemas que requieren modelos interpretables, ya que el objetivo no es solo reproducir el universo, sino comprenderlo en profundidad. <\/p>\n\n\n\n

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Mayeul Aubin, un estudiante de la Ecole Polytechnique de Par\u00eds, es el primer pasante de AstroAI que trabaj\u00f3 en un modelo para determinar la composici\u00f3n qu\u00edmica de exoplanetas a partir de tr\u00e1nsitos de JWST. Cr\u00e9dito: AstroAI.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Actualmente, el centro conducido por Garraffo, se encuentra inmerso en 36 proyectos de investigaci\u00f3n que abarcan desde la cosmolog\u00eda te\u00f3rica hasta la interpretaci\u00f3n de observaciones de exoplanetas<\/strong>. Su alcance se extiende a colaboraciones con instituciones y misiones destacadas, como el Event Horizon Telescope, el Chandra X-ray Telescope y la misi\u00f3n James Webb Space Telescope (JWST), entre otros. Estas colaboraciones permiten a AstroAI analizar im\u00e1genes de agujeros negros, eventos energ\u00e9ticos en el universo y dise\u00f1ar misiones futuras. Adem\u00e1s, el grupo EarthAI de AstroAI se ocupa del monitoreo de la poluci\u00f3n atmosf\u00e9rica y el metano en la Tierra, destacando la importancia del impacto ambiental en sus investigaciones.<\/p>\n\n\n\n

Luces y sombras<\/h2>\n\n\n\n

Es importante destacar que, si bien la inteligencia artificial y las redes neuronales revolucionan la forma en que los cient\u00edficos abordan los sistemas planetarios, a\u00fan existen desaf\u00edos y limitaciones. <\/strong>Seg\u00fan explica la cient\u00edfica, los modelos de IA comerciales o desarrollados para otros fines, a menudo carecen de interpretabilidad, lo que dificulta la comprensi\u00f3n de los resultados. En esa direcci\u00f3n, en AstroAI se centran en desarrollar modelos espec\u00edficos para la ciencia, priorizando la interpretabilidad, la confiabilidad y la cuantificaci\u00f3n, abriendo nuevas posibilidades para la investigaci\u00f3n astrof\u00edsica.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

En cuanto a las perspectivas futuras, Garraffo menciona que la creciente disponibilidad de datos astron\u00f3micos y la necesidad de analizar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n hacen que estas herramientas sean cada vez m\u00e1s indispensables. \u201cLa capacidad de detectar patrones y revelar conocimientos ocultos en conjuntos de datos complejos en dimensiones elevadas es una clave fuerte de la IA<\/strong>\u201d. De este modo, desde la ciencia aseguran que, en los pr\u00f3ximos a\u00f1os habr\u00e1 grandes descubrimientos, como los eventos de lentes gravitacionales que podr\u00edan revelar informaci\u00f3n valiosa sobre el universo temprano y la f\u00edsica, que a\u00fan no se han explorado por completo.<\/p>\n\n\n\n

Finalmente, aunque la idea de encontrar otro planeta habitable puede parecer tentadora, mudarse a otro sistema planetario es un desaf\u00edo insuperable para la humanidad<\/strong>. \u201cAdem\u00e1s de los desaf\u00edos tecnol\u00f3gicos y de tiempo involucrados en los viajes interestelares, nuestra adaptaci\u00f3n evolutiva a la Tierra nos hace extremadamente vulnerables a los cambios en el entorno\u201d, dice la investigadora. Y suma: \u201cA medida que avanzamos hacia un futuro cada vez m\u00e1s tecnol\u00f3gico y con una cantidad creciente de datos, la colaboraci\u00f3n entre la astrof\u00edsica y la inteligencia artificial ser\u00e1 crucial para develar los misterios del cosmos y responder a las preguntas que siempre nos han intrigado\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Con todo, la sinergia entre diferentes disciplinas puede llevar al ser humano hacia nuevas fronteras cient\u00edficas y ayudarlo a localizar mejor cu\u00e1l es su lugar preciso en el vasto universo.<\/p>\n\n\n\n

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