La inmensidad del universo nunca deja de sorprender, es tan vasto que son miles de millones las galaxias que existen y el potencial de información que alberga en ellas es casi infinito. En el campo de la astronomía, gran parte del estudio de datos se basa en imágenes. A partir de ellas, los astrónomos han creado un sistema de clasificación de acuerdo a las formas de las galaxias con las cuales es posible determinar su edad, origen, etc. Esto es importante porque ayuda a entender su evolución.

Con billones de galaxias por clasificar y que se descubren diariamente, resulta un desafío tratar de procesar todas las imágenes registradas por los telescopios. Para hacerse la idea, el observatorio ALMA es capaz de generar un terabyte de datos al día y encontrar maneras para clasificar esa información de forma más rápida, se ha vuelto una necesidad.

AstroCV, un software creado por chilenos, es un programa que utiliza estas herramientas para generar una biblioteca de imágenes computarizadas que incluye métodos para las funciones de reconocimiento, segmentación y clasificación de información. Esto es posible gracias una red “Neuronal” de inteligencia artificial que entrega mejores resultados en minutos, mientras que los procesos manuales pueden demorar considerablemente más tiempo.

La compañía Metric Arts que creó la solución digital AstroCV, es proveedora de servicios analíticos y desde el año 2015 se ha puesto la misión de transferir conocimiento ganado en Chile en el campo de la astronomía, a aplicaciones novedosas en otras industrias. Esta empresa, en conjunto con Microsoft Chile, fue clave en el desarrollo del programa.

Patricio Cofré, CEO de la empresa, explica cómo funciona: “AstroCV surge de lo que se conoce como aprendizaje de máquina (Machine learning), que es cómo podemos enseñarle a una máquina a reconocer distintas cosas del mundo real. Con este software, lo que hicimos fue que tomamos categorizaciones sobre distintos tipos de galaxias conseguida por expertos en astronomía a lo largo de muchos años, con la que el software aprendió para luego clasificarla de forma automática”.

La Inteligencia Artificial y el Machine learning han sido de gran ayuda para poder realizar esta tarea. Jorge Ibsen, Director de computación de ALMA y co-director de ADASS, señaló que “es muy importante tener en cuenta que astroinformática se trata de hacer de hacer data science para astronomía. Es decir, de la información de la data astronómica extraer la relevante para un descubrimiento. Por ejemplo, el observador World Wide Telescope, que partió como una iniciativa de Microsoft, y ahora están asociados con la sociedad de astronómica”.

Otro punto a considerar, es la proyección que tiene la astronomía en Chile, como uno de los puntos neurálgicos de esta ciencia a nivel global, lo que le otorga mayor importancia aún a programas como AstroCV. Wilson Pais, Director de tecnología e innovación de Microsoft Chile, señala al respecto que: “Para el 2020 nuestro país tendrá el 70% de la capacidad astronómica mundial, por lo cual se hace necesario que contemos con la infraestructura digital necesaria que sea capaz de procesar, analizar y gestionar toda esa capacidad de cómputo”.