El objetivo de muchos sectores científicos de la comunidad es conseguir entrenar a la Inteligencia Artificial para que sea más general, autónoma y eficiente. En este caso, el objetivo es alimentarla con la información recogida por telescopios de todo el mundo para crear una gran base de datos que pueda facilitar el trabajo de los astrónomos en su afán por descubrir todo lo que esconde el Universo.

Para ello han creado Universo Multimodal. Se trata de un innovador conjunto de datos de 100 terabytes con cientos de millones de observaciones astronómicas. Este ha sido impulsado por un equipo internacional del que forma parte el Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC). Las observaciones astronómicas que se han obtenido tienen una escala y un nivel de detalle nunca antes visto.

La intención de este proyecto, es que se revolucione la forma de aplicar la Inteligencia Artificial para poder mejorar y acelerar el trabajo de científicos de todo el mundo para que puedan revelar los misterios del universo y con esta enorme colección de datos espaciales, sin duda, quieren conseguirlo. Además, se puede acceder a este proyecto de forma gratuita.

Muchos de los proyectos, instrumentos y telescopios más importantes de la astronomía como pueden ser el Instrumento Espectroscópico de Energía Oscura (DESI) o el Sloan Digital Sky Survey (SDSS) entre otros grandes observatorios espaciales y terrestres han formado parte de este proyecto, ya que, el Universo Multimodal ha combinado muchas de sus observaciones para, con ellas, incrementar el conocimiento científico.

Este Universo Multimodal contiene más de 120 millones de imágenes de galaxias, curvas de luz de 3,5 millones de objetos astronómicos y también, 5 millones de espectros estelares y galácticos. Incluye también, mediciones detalladas de casi 220 millones de estrellas que han sido captadas por el satélite Gaia de la ESA y un sumario de otros objetos como clasificaciones de supernovas o galaxias.

El que ahora estén todos los datos en un sitio común, va a hacer que se consiga entrenar de manera más eficiente las redes neuronales de la Inteligencia Artificial. Antes de este proyecto, se tenían que tratar y analizar los datos por separado, pidiendo tareas muy concretas a la IA, lo que hacía que se ralentizaran los procesos. Una de las ventajas más significativas es que, gracias a este enorme volumen de datos, se podrán desarrollar nuevas redes neuronales y modelos para entrenar la IA para que pueda responder a problemas complejos que puedan surgir.

Marc Huertas, astrofísico del Instituto de Astrofísica de Canarias y uno de los integrantes del equipo coordinador de este proyecto, explica que “de esta manera, con un sencillo enunciado, los conocidos como prompts de ChatGPT, la Inteligencia Artificial pueda realizar muchas tareas distintas sin necesidad de haberla entrenado específicamente para ello”.

Huertas asegura que disponen de varios cortafuegos de verificación y, que además confían en que esta iniciativa pueda desarrollar métodos que contribuyan a aumentar la confianza de la comunidad científica en el uso de la Inteligencia Artificial.

Liam Parker, doctorando de Berkeley y también miembro del grupo de Polymathic, afirma que “una de las características clave de Universo Multimodal es su capacidad para combinar datos de múltiples estudios astronómicos”, además, añade que “esto será fundamental a medida que el aprendizaje supervisado vaya ganando popularidad en todas las ciencias físicas”.

Hasta ahora, cada investigador tenía que recrear sus propios conjuntos de datos, lo que supone un gran coste tanto para los proyectos más pequeños como para los más importantes. Lo que se quiere conseguir con este proyecto es minimizar esto, ya que una de las peculiaridades más notables de este proyecto es que los datos obtenidos se publican en formatos que están optimizados para la investigación en “machine learning”, lo que supone un gran paso para permitir amplias aplicaciones en Astronomía.

Además de estos datos, el equipo tiene la posibilidad de publicar algunos resultados de pruebas comparativas que demuestran sus aplicaciones potenciales. Estas van desde la clasificación de galaxias para que se pueda entender mejor su evolución, hasta la mejora de los sistemas que pueden detectar de manera temprana explosiones de supernovas, de manera que los astrónomos siempre estén preparados para no perderse ninguno de estos acontecimientos.

Además, como hemos mencionado anteriormente, Universo Multimodal, está disponible gratuitamente para los investigadores de todo el mundo, ya que cuenta con distintos puntos de acceso. El equipo que ha creado este proyecto también ha publicado una documentación muy amplia y herramientas para que los científicos puedan trabajar de una mejor manera con estos datos.

Según Marc Huertas, esto supone un cambio de paradigma en la forma de aplicar la Inteligencia Artificial a la astronomía, y también a la ciencia en general. Otro de los científicos del proyecto, Michael J. Smith, quien es director de IA en Aspia Space y también miembro de UniverseTBD, resalta que, “al facilitar el acceso a los datos astronómicos, esperamos crear nuevas oportunidades de polinización cruzada entre la Astronomía y el machine learning”.

Además, Smith añade que “los conjuntos de datos abiertos como el Universo Multimodal ayudarán a la comunidad a construir modelos de base mejores y más transparentes. Esto es esencial a medida que avanzamos hacia aplicaciones de Inteligencia Artificial más sofisticadas en astronomía”. Este proyecto, sin duda, representa un gran paso hacia aplicaciones que van a tener la capacidad de acelerar los descubrimientos sobre la evolución y cambio de las galaxias y la física estelar, de igual manera que dará más información sobre la propia naturaleza del Universo.