Supernovas con inteligencia artificial: Científicos chilenos utilizan telescopios de la Nasa para estudiar el universo

Hace dos años comenzó la preparación del broker astrónomico de Aprendizaje Automático para la Rápida Clasificación de Eventos (ALeRCE por sus siglas en inglés), sistema que hoy es el encargado de procesar los datos que entregan los cuatro telescopios que conforman el proyecto ATLAS, ubicados en Hawái, Sudáfrica y otro recientemente inaugurado en Chile.

El objetivo de este observatorio es detectar y alertar de forma temprana asteroides que presenten un riesgo para la vida de las personas, pero en el camino aparece más información que permite encontrar datos relevantes para la comunidad científica, como eventos de supernovas o agujeros negros. De esos datos, justamente, se encarga ALeRCE. Para recopilarlos, los telescopios observan el cielo nocturno cuatro veces por noche, identificando millones de eventos variables que serían imposible de registrar sin el uso de computadores avanzados e inteligencia artificial.

“Un broker es un intermediario entre dos tipos de telescopios. Los primeros que buscan objetos interesantes en el universo y los segundos que, una vez identificado el fenómeno, comienzan a operar de manera más centrada y prolija. Los telescopios están monitoreando toda la noche, buscando identificar un cambio, algo que está ahora en el cielo que no estaba antes. Cada 30 segundos llegan 10 mil objetos y una vez identificado el fenómeno nuevo, se debe estudiar con más detalle usando instrumentos especializados”, explica Francisco Förster, investigador principal de ALeRCE y del Centro de Modelamiento Matemático de la Universidad de Chile (CMM).

Según detalla el también PhD en astronomía e investigador asociado del Instituto Milenio de Astrofísica (MAS), el desafío que asume el equipo interdisciplinario de ALeRCE “es convertir esta información en un flujo de datos que se cruza en tiempo real con las observaciones del Zwicky Transient Facility (ZTF) en California, EEUU, para ser así el primer broker que combina grandes flujos de datos en un sistema multi telescopio global. Esta combinación de datos potenciará los descubrimientos científicos y aumentará la resiliencia de ALeRCE, como sistema de clasificación automática de los objetos variables en el universo”.

“Si bien ATLAS opera para analizar posibles impactos de meteoritos en la tierra, el proceso de búsqueda proporciona un sin fin de información útil para descubrir nuevos agujeros negros, explosiones de supernovas y una infinidad de fenómenos variables que permiten comprender la evolución de nuestro universo”, profundizó Förster. Además, agregó que en particular, “lo que nos interesa es poder detectar supernovas cada vez más jóvenes, que estén recién explotando, ya que las primeras horas y días de la explosión son los momentos en los que más información se puede obtener”.

ALeRCE fue creado en 2017 como una colaboración interinstitucional entre el Centro de Modelamiento Matemático de la Universidad de Chile (CMM) y el Instituto Milenio de Astrofísica (MAS). A ellos se unió la fundación Data Observatory (DO), en 2020, y las universidades de Concepción (UdeC) y Mayor en 2022. Esto, además de sumar a investigadores de más de 20 instituciones nacionales y extranjeras desde sus inicios.

Este broker astronómico actualmente procesa cerca de 300 mil eventos con un equipo de ingeniería dedicado que desarrolla herramientas para una comunidad de más de seis mil usuarios, en 125 países. Paralelamente, en 2021 este proyecto nacional fue seleccionado como uno de los siete brokers comunitarios a nivel mundial que clasificará los más de 10 millones de eventos por noche que reportará el observatorio Vera C. Rubin, cuando comience a operar desde Chile en 2024.

Además ha sido pionero en varios aspectos: fue el primer broker en reportar públicamente sus clasificaciones usando inteligencia artificial; es el que reporta más rápido y en mayor número explosiones de supernova (más de 14 mil candidatos); es el primero en enriquecer los datos automáticamente con información histórica sobre miles de millones de objetos. Desde junio de 2022, es el primer broker en ingerir datos de la red de los cuatro telescopios ATLAS, ubicados en Hawaii, Sudáfrica y Chile.

ALeRCE es un sistema que funciona con una infraestructura híbrida, procesando datos principalmente en la nube (AWS-DO), en el Laboratorio Nacional de Computación de Alto Rendimiento (NLHPC), el CMM y utilizando recursos propios, instalados en Red Universitaria Nacional (REUNA). Un punto crítico para el intercambio de tráfico académico nacional e internacional.

“Durante años hemos desarrollado las herramientas de inteligencia artificial enfocadas en ZTF. Esta nueva etapa nos plantea nuevos desafíos, en la extensión de estos métodos a datos provenientes de diferentes telescopios. Es como enseñarle al computador a aprender desde diferentes fuentes, tal como lo hacemos los seres humanos”, asegura Guillermo Cabrera-Vives, líder del área de machine learning de ALeRCE, director de la Unidad de Data Science UdeC e investigador adjunto del MAS.

Andrés Jordán, director del Instituto Milenio de Astrofísica (MAS) y Chief of Science Officer de Data Observatory (DO), señaló que “los mayores desafíos para ALeRCE en el futuro son escalar para procesar el enorme volumen de datos provenientes del observatorio Vera C. Rubin, incorporar datos de más telescopios, y desarrollar nuevas herramientas de inteligencia artificial, que permitan a la comunidad internacional extraer la mejor ciencia de estas observaciones. En particular, un desafío importante es desarrollar herramientas que permitan detectar aquellos objetos de naturaleza desconocida, que podrían revolucionar nuestro entendimiento sobre el universo dinámico en la próxima década”.

Durante este año, ALeRCE ha procesado más de 200 millones de alertas en tiempo real, incluyendo 40 millones de imágenes. Junto a eso, ha reportado más de 6000 supernovas, 60 mil agujeros negros supermasivos y 800 mil estrellas variables.