Inteligencia Artificial Analiza Materia Oscura
La materia oscura forma gran parte de la materia del universo. Pero la comprensión de su naturaleza sigue siendo un misterio.
Comprender cómo nuestro universo se transformó en lo que hoy es, es uno de los principales retos de la ciencia contemporánea.
Los asuntos más profundos y retadores son los que no podemos ver directamente: la materia oscura y energía oscura. La materia oscura mantiene al universo unido y la energía oscura acelera su expansión. Pero todavía se desconoce mucho sobre ambos. Al menos hasta hoy.
Un grupo de investigadores del Departamento de Física y del Departamento de Computación del ETH Zurich trabajaron en conjunto para mejorar los métodos usados para aproximarse al contenido de materia oscura del universo a través de Inteligencia Artificial con el fin de entender la naturaleza de la materia oscura y el universo en general de forma más precisa.
Utilizaron algoritmos de aprendizaje automático de primer nivel para analizar la data cosmológica. Este método es bastante similar al que Facebook usa para reconocimiento facial.
Podrías preguntarte cómo es esto posible si en el cielo no hay rostros que reconocer. Pues así como Facebook usa los algoritmos para encontrar ojos o bocas, los investigadores lo usaron para reconocer las señales que revelan la energía y materia oscura.
La materia oscura no puede verse a través de imágenes telescópicas. Esto significa que dobla el camino de los rayos de la luz que vienen a la Tierra de otras galaxias, algo que los científicos llaman “efecto de lente gravitacional débil”. Una forma de ilustrarlo con un ejemplo de la vida cotidiana, sería lo que ocurre en un día caluroso: los objetos lejanos se ven borrosos porque la luz viaja por diferentes capas de aire a distintas temperaturas.
Los científicos usan dicha curvatura para crear mapas de materia que muestren dónde está la materia gris. Después, relacionan los mapas con predicciones teóricas para ver cuál modelo se acerca más a la data. Usualmente, esto se hace con estadísticas, como las funciones de correlación que describen las relaciones de las distintas partes de los mapas, pero esas estadísticas son relativamente limitadas. Sirven en la medida que encuentren patrones complejos en los mapas.
Ahí es donde la Inteligencia Artificial entra en juego. El investigador en jefe, Alexander Refregier, dijo que en vez de crear el análisis estadístico dejaron que las computadoras lo hicieran. Usaron algoritmos de aprendizaje automático (redes neuronales artificiales profundas) y les enseñaron a tomar la mayor cantidad de información significativa que pudiesen de los mapas de materia oscura.
¿Cómo lograron esto? Primero, entrenaron a las redes neuronales con data creada a computadora, de forma que el sistema supiera las respuestas adecuadas para distintos parámetros cosmológicos. A través de un análisis repetitivo de los mapas de materia oscura, la red de aprendizaje automático se enseñó a buscar el conjunto adecuado de patrones para extraer una mayor cantidad de la información deseada. Siguiendo la analogía de Facebook, esto significa que las redes neuronales mejoraron en distinguir figuras ovaladas de ojos y bocas.
Este análisis basado en inteligencia artificial obtuvo resultados hasta 30% más acertados que los basados en estadísticas creadas por seres humanos. Esto es una mejora significativa considerando que para obtener la misma exactitud a través de análisis humano se requeriría un aumento en imágenes de telescopio que terminaría duplicando el tiempo de observación y los costos.
Después de entrenar a la red neuronal, la usaron para analizar mapas reales de materia oscura y encontraron que les permite extraer más información de la data que antes.
Ahora, como siguiente paso, el grupo de investigación del ETH Zurich planea usar su método para conjuntos de imágenes más grandes, como el Dark Energy Survey. También tienen en sus planes alimentar la red neuronal con más datos cosmológicos como detalles sobre la naturaleza de la energía oscura.
El grupo de investigación del ETH Zurich, compuesto por miembros del Departamento de física y de computación parece haber abierto un nuevo camino para la Inteligiencia Artificial y la IT en general. Las posibilidades de expansión en el campo de la cosmología es infinito.
The ETH Zurich research group, comprised of physicists and computer scientists seem to have opened a new pathway for AI and IT in general. The possibilities of expansion in the cosmological field are simply infinite.
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