AI finds 800 never-before-seen cosmic objects in the Hubble archive/La IA encuentra 800 objetos cósmicos nunca vistos en el archivo del Hubble

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We're used to seeing spectacular images of the cosmos in the press or on social media, but in reality, most of them aren't photographs as seen through a telescope, but rather processed representations. In many cases, they're artistic interpretations very well grounded in data, but not "real snapshots" like a cell phone photo. In processed real images, the structure and scientific information are real, but the color and contrast are "translated" for the human eye; it's more about visual interpretation than deception.

Estamos acostumbrados a ver imágenes espectaculares del cosmos en prensa o redes pero en realidad en su mayoría no son fotografías tal cual las ve un telescopio, sino representaciones procesadas; en muchos casos son interpretaciones artísticas muy bien fundamentadas en datos, pero no “instantáneas reales” como una foto de móvil. En las imágenes reales procesadas, la estructura y la información científica son reales, pero el color y el contraste se “traducen” para el ojo humano; se trata más de interpretación visual que de engaño.

What telescopes actually obtain are enormous amounts of data that are stored and then need to be processed to identify celestial objects. Along these lines, researchers at the European Space Agency have developed a tool called AnomalyMatch, an artificial intelligence trained to recognize visual patterns. This AI has discovered more than 800 anomalous and previously undocumented cosmic objects in the Hubble Space Telescope archive by analyzing nearly 100 million images accumulated over 35 years.

Lo que en realidad obtienen los telescopios son cantidades ingentes de datos que son almacenados y que después es necesario procesar para identificar los objetos estelares. En esta línea investigadores de la Agencia Espacial Europea han desarrollado una herramienta bautizada como AnomalyMatch, una inteligencia artificial entrenada para reconocer patrones visuales. Esta IA ha descubierto más de 800 objetos cósmicos anómalos y previamente no documentados en el archivo del Telescopio Espacial Hubble, al analizar casi 100 millones de imágenes acumuladas en 35 años.

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The algorithm was trained on examples of “normal” and “anomalous” objects, so it learns to detect unusual visual patterns, mimicking certain aspects of human visual recognition. It can process millions of images quickly, whereas a human couldn't possibly review them all with the same level of detail. The artificial intelligence doesn't decide on its own what is real; researchers manually review the most promising candidates to confirm that they are indeed rare objects, not artifacts or noise.

El algoritmo fue entrenado con ejemplos de objetos “normales” y “anómalos”, de modo que aprende a detectar patrones visuales inusuales, imitando ciertos aspectos del reconocimiento visual humano. Puede procesar millones de imágenes rápidamente, mientras que un humano no podría revisarlas todas con el mismo detalle. La inteligencia artificial no decide por sí sola qué es real, los investigadores revisan manualmente las candidaturas más prometedoras para confirmar que realmente son objetos raros, no artefactos o ruido.

In just two and a half days, the vast archive was processed, and astronomers manually verified the candidates, confirming the findings published in Astronomy & Astrophysics. These are primarily merging or gravitationally interacting galaxies with distorted structures, gravitational lenses forming luminous arcs, "jellyfish" galaxies with gas tentacles, protoplanetary disks, and dozens of unexplained phenomena that defy known classifications. These objects challenge current models of galactic evolution and interstellar physics.

En solo dos días y medio procesó el vasto archivo y los astrónomos verificaron manualmente los candidatos, confirmando los hallazgos publicados en Astronomy & Astrophysics. Se trata principalmente de galaxias en fusión o interacción gravitacional con estructuras distorsionadas, lentes gravitacionales que forman arcos luminosos, galaxias "medusa" con tentáculos de gas, discos protoplanetarios y decenas de fenómenos inexplicables que no encajan en clasificaciones conocidas. Estos objetos desafían modelos actuales de evolución galáctica y física interestelar.

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Obviously, this isn't physically discovering the universe for the first time, but rather extracting new findings from old data thanks to the computational power of artificial intelligence combined with human review. They haven't necessarily found "800 types of objects never before seen in the universe" in the absolute sense of the popular phrase; rather, 800 cases of rare phenomena that were not documented in the scientific literature until now. Although that doesn't necessarily diminish the value of the scientists' work.

Obviamente esto no es descubrir físicamente el universo por primera vez, sino sacar nuevos hallazgos de datos antiguos gracias a la potencia computacional de la inteligencia artificial combinada con revisión humana. No necesariamente han encontrado “800 tipos de objetos nunca vistos en el universo” en el sentido absoluto de la frase popular; más bien, 800 casos de fenómenos raros que no estaban documentados en la literatura científica hasta ahora. Aunque eso no tiene por que restarle valor al trabajo de los científicos.

But what's most interesting is that this same technology can be applied to the databases of other telescopes and probes, allowing us to extract new science from the data we already have—something especially useful now that large astronomical databases are growing so rapidly. This technique maximizes the value of existing archives and will be applied to missions like Euclid, Roman, and Rubin, which generate massive amounts of data, demonstrating how artificial intelligence is revolutionizing astronomy by systematically finding anomalies in historical data.

Pero lo más interesante es que esta misma tecnología puede aplicarse a las bases de datos de otros telescopios y sondas de donde podemos extraer nueva ciencia de los datos que ya tenemos, algo especialmente útil ahora que las grandes bases de datos astronómicas crecen muy rápido. Esta técnica maximiza el valor de archivos existentes y se aplicará a misiones como Euclid, Roman o Rubin, que generan datos masivos, demostrando cómo la inteligencia artificial revoluciona la astronomía al encontrar rarezas sistemáticamente en datos históricos.

More information/Más información
https://www.esa.int/Science_Exploration/Space_Science/1400_quirky_objects_found_in_Hubble_s_archive

https://www.diariodesevilla.es/tecnologia/inteligencia-artificial-objetos-cosmicos-hubble_0_2005746794.html