La NASA utiliza inteligencia artificial para detectar las explosiones más violentas del universo

La NASA utiliza inteligencia artificial para detectar las explosiones más violentas del universo
La NASA utiliza inteligencia artificial para detectar las explosiones más violentas del universo

La inteligencia artificial poco a poco va permeando cada vez en más aspectos de nuestras vidas y, ahora, también se ha desplazado fuera del planeta Tierra. Un equipo de científicos de La NASA utiliza inteligencia artificial con el objetivo de descubrir los secretos del cosmosincluida la ubicación de los estallidos de rayos gamma (GRB), que son algunos de los fenómenos más fascinantes y poderosos del universo.

La NASA utiliza inteligencia artificial para detectar las explosiones más violentas del universoA mitad del viaje/Sarah Romero

Importancia significativa

Se detectaron GRB por primera vez por los satélites Vela en 1967, lanzado por Estados Unidos para monitorear el cumplimiento del Tratado de Prohibición de Ensayos Nucleares. Curiosamente, capturaron algo inesperado: breves e intensos estallidos de rayos gamma procedentes del espacio profundo, lo que dio lugar a décadas de investigación y numerosas teorías sobre sus orígenes.

Los principales modelos sugieren que los GRB operan con chorros relativistas: haces estrechos de partículas que se mueven cerca de la velocidad de la luz y que surgen cuando una estrella masiva colapsa o se produce una fusión de estrellas de neutrones y la energía se canaliza hacia afuera. en forma de estos espectaculares rayos gamma.

¿Por qué son tan importantes en astrofísica? Porque son herramientas muy interesantes para estudiar el universo temprano, ya que los GRB han sido observados incluso a más de 12.000 millones de años luz de distancia; también porque ayuda a los científicos a comprender los ciclos de vida de las estrellas masivas y los procesos que conducen a su muerte explosiva y sorprendente en forma de supernova; Del mismo modo, también representan auténticos laboratorios naturales para poner a prueba las teorías de la gravedad y la relatividad gracias a las condiciones extremas que implican estos fenómenos luminosos.

Se están llevando a cabo nuevas investigaciones utilizando inteligencia artificial (IA) para analizar explosiones cósmicas.A mitad del viaje/Sarah Romero

Asistente de IA

Bueno, ahora, aprovechando modelos de aprendizaje automático, los científicos dirigidos por la investigadora Maria Dainotti, profesora visitante en el Centro de Astrofísica de Nevada de la UNLV, han logrado una precisión sin precedentes en la midiendo las distancias de estos gigantes cósmicos tras intentar ahondar en las explosiones más luminosas y violentas del universo. Se trata de una colaboración innovadora entre la NASA y la Universidad de Nevada que implicó combinar datos del Observatorio Swift Neil Gehrels de la NASA con modelos avanzados de aprendizaje automático para estimar la proximidad de GRB cuya distancia se desconocía anteriormente.

Este enfoque, que integra la inteligencia artificial con una combinación de múltiples algoritmos a la vez, permitió a los científicos estimar con precisión la distancia de 154 GRB de largo cuya distancia era previamente desconocida. El megaalgoritmo ha sido denominado Superlearner y combina múltiples algoritmos y asigna pesos en función de su poder predictivo.

“La ventaja de Superlearner es que la predicción final siempre funciona mejor que los modelos singulares“, aclara el experto. “Superlearner también se utiliza para descartar algoritmos que son menos predictivos”.

Los GRB no son sólo eventos cósmicos espectacularesA mitad del viaje/Sarah Romero

“Esta investigación traspasa los límites tanto de la astronomía de rayos gamma como del aprendizaje automático”, afirma Dainotti. “Seguir la investigación y la innovación nos ayudará a lograr resultados aún más confiables y nos permitirá responder algunas de las preguntas cosmológicas más urgentes, incluidos los primeros procesos de nuestro universo y cómo ha evolucionado con el tiempo”.

El potencial de este método para impulsar mayores avances en nuestra comprensión del universo y de cómo está evolucionando es asombroso y, como señala la propia Dainotti, “una mayor investigación e innovación nos ayudará a lograr resultados aún más confiables y nos permitirá responder a algunas de las las cuestiones cosmológicas más apremiantes, incluyendo los primeros procesos de nuestro universo y cómo ha evolucionado”.

Como dijo una vez el divulgador científico y astrofísico Carl Sagan, “en algún lugar, algo increíble está esperando ser conocido”. Quizás gracias al uso de la inteligencia artificial podamos desentrañar más secretos del universo.

Los resultados de la investigación han sido publicados en tres estudios diferentes en la revista Las cartas del diario astrofísico.

¿Está disponible SuperLearner? Los investigadores inmersos en estos estudios están trabajando para hacer que las herramientas de aprendizaje automático estén disponibles públicamente a través de una aplicación web interactiva.

Están trabajando para que las herramientas de aprendizaje automático estén disponibles públicamente a través de una aplicación web interactiva.A mitad del viaje/Sarah Romero

Referencias:

  • Explosiones de rayos gamma como indicadores de distancia mediante un enfoque de aprendizaje estadístico María Giovanna Dainotti, Aditya Narendra, Agnieszka Pollo, Vahé Petrosian, Malgorzata Bogdan, Kazunari Iwasaki, Jason Xavier Prochaska, Enrico Rinaldi y David Zhou Publicado el 24 de mayo de 2024 • © 2024. El(los) autor(es). Publicado por la Sociedad Astronómica Estadounidense.
  • The Astrophysical Journal Letters, Volumen 967, Número 2 Cita Maria Giovanna Dainotti et al 2024 ApJL 967 L30 DOI 10.3847/2041-8213/ad4970
  • Inferir el desplazamiento al rojo de más de 150 GRB con un modelo conjunto de aprendizaje automático Maria Giovanna Dainotti, Elias Taira6, Eric Wang7, Elias Lehman8, Aditya Narendra9,10, Agnieszka Pollo10,11, Grzegorz M. Madejski12, Vahe Petrosian12, Malgorzata Bogdan13,14, Apratim Dey15 Publicado el 26 de febrero de 2024 • © 2024. Los autores ) ). Publicado por la Sociedad Astronómica Estadounidense. Serie de suplementos de The Astrophysical Journal, volumen 271, número 1 Cita Maria Giovanna Dainotti et al 2024 ApJS 271 22 DOI 10.3847/1538-4365/ad1aaf
  • Progenitores de las explosiones de rayos gamma de bajo corrimiento al rojo Vahé Petrosian1,2,3 y Maria G. Dainotti4,5,6,7
  • Publicado el 21 de febrero de 2024 • © 2024. El(los) autor(es). Publicado por la Sociedad Astronómica Estadounidense. The Astrophysical Journal Letters, Volumen 963, Número 1 Cita Vahé Petrosian y Maria G. Dainotti 2024 ApJL 963 L12 DOI 10.3847/2041-8213/ad2763
 
For Latest Updates Follow us on Google News
 

PREV Mini Peak y cambios de personajes en la actualización OB45 (junio de 2024)
NEXT Autorizan publicación de nombres de cinco militares caídos en explosión de ayer en Gaza