Un nuevo centro reúne la astrofísica, la ciencia de datos y la inteligencia artificial para responder algunas de las preguntas más importantes del universo.
¿A qué velocidad se expande el universo? ¿Qué es la materia oscura? ¿De dónde venimos?
Estas preguntas sobre la vida, el universo y todo lo demás son sólo algunos de los grandes temas que motivan el nuevo Centro para Descifrar el Universo en Stanford.
El centro, que se inauguró en octubre, es una asociación interdisciplinaria entre Stanford Data Science (SDS) y el Instituto Kavli de Astrofísica de Partículas y Cosmología (KIPAC) . Es el más nuevo de los cinco centros dirigidos por profesores de SDS que reúnen disciplinas de todo el campus con experiencia en ciencia de datos. La asociación fue perfecta para KIPAC, que es a su vez una colaboración entre Stanford y el Laboratorio Nacional de Aceleradores SLAC .
“En comparación con otras disciplinas, los astrónomos son relativamente los primeros en adoptar herramientas de estadística, inteligencia artificial y aprendizaje automático de vanguardia”, dijo Risa Wechsler , directora de KIPAC y profesora de Humanidades y Ciencias y profesora de Física en la Escuela de Humanidades y Ciencias (H&S). Wechsler es directora del nuevo centro junto con la codirectora Susan Clark , profesora adjunta de Física en H&S. “Tenemos muchas ventajas divertidas en astronomía, ya que tenemos una gran cantidad de datos y son cada vez más complejos”.
‘Una revolución de datos’
La cantidad de datos disponibles está aumentando a escala astronómica, y estos investigadores ya han estado a la vanguardia de esa abundancia. Recientemente, los investigadores y científicos del SLAC, incluido Wechsler, ayudaron con el desarrollo y la creación de la cámara digital más grande del mundo para astronomía. Como parte del Legacy Survey of Space and Time (LSST) en el Observatorio Vera C. Rubin de la NSF-DOE en Chile, la cámara LSST tomará imágenes de todo el hemisferio sur durante la próxima década, produciendo 15 terabytes de datos cada noche. Rubin es operado conjuntamente por NOIRLab de la NSF y el SLAC.
«En el ámbito de la astrofísica, nos encontramos en una revolución de los datos. Estamos entrando en una era en la que el volumen y la velocidad de los nuevos datos astronómicos no se pueden aprovechar en absoluto con muchas de nuestras técnicas tradicionales», afirmó Clark.
La explosión de datos coincide con rápidos avances en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, que pueden utilizarse para desarrollar y aplicar herramientas para analizar lo que llega.
“Tenemos desafíos realmente interesantes en este momento: ¿Cómo lidiar con 20 mil millones de objetos 3D de los cuales solo tenemos imágenes 2D? ¿Cómo obtener otra información sobre ellos? ¿Cómo combinar diferentes tipos de datos con diferentes longitudes de onda?”, dijo Wechsler, quien también es profesor de física de partículas y astrofísica en SLAC. “Es un momento especial en astronomía y un momento especial en inteligencia artificial. Reunirlos ahora es muy emocionante”.
Ahí es donde entra en juego la facultad de SDS. SDS reúne a investigadores que están planteando grandes preguntas a sus conjuntos de datos con expertos en las últimas técnicas de aprendizaje automático, computación, estadística, ciencia de datos y análisis.
“Todos en el campus están más o menos involucrados en la ciencia de datos, es un tema que atraviesa todas nuestras escuelas. La idea era cómo podemos ser mejores que la suma de nuestras partes”, dijo Emmanuel Candès , director de la facultad de SDS y titular de la Cátedra Barnum-Simons de Matemáticas y Estadística en H&S. “Hay grandes problemas en la astrofísica, y muchos de ellos están impulsados por los datos. ¿Podemos crear un poco de magia haciendo que los principales científicos como Risa hablen con expertos en métodos como yo? Juntos podemos hacer más que si simplemente trabajamos en silos en estos temas”.
La asociación crea colaboraciones profundas y promueve simultáneamente metodologías de ciencia de datos y astrofísica, y agrega valor y significado para todos los involucrados.
Parafraseando al difunto John Tukey, “los estadísticos deberían jugar en el patio trasero de los demás”, dijo Candès. “Es muy importante que nuestro trabajo esté inspirado en preguntas reales. Estas interacciones a través de los centros SDS benefician a nuestros colegas y a mí porque estoy en contacto con cosas que importan. Orienta mi trabajo en una dirección que puede tener un gran impacto”.
Haciendo las grandes preguntas
Los terabytes de datos nocturnos del Observatorio Rubin son sólo uno de los recursos a disposición de los investigadores de Stanford en el Centro para la Descodificación del Universo. Con esta información, pretenden abordar algunas cuestiones importantes.
“Queremos utilizar esos datos para responder a las preguntas más fundamentales sobre el universo: ¿Cómo funcionan las estrellas y las galaxias? ¿De qué está hecho el universo? ¿Cuál es la naturaleza de la materia oscura? ¿Por qué se expande el universo?”, dijo Wechsler.
Son preguntas verdaderamente universales y que hablan de lo que significa ser humano.
“Los seres humanos de todas las culturas y desde el principio de los tiempos se han preguntado cuál es nuestro lugar en el universo”, afirmó. “Ahora tengo el privilegio de ser parte de la generación de seres humanos que realmente está cartografiando la mayor parte del universo. Tal vez no afecte nuestra vida cotidiana, pero sí afecta la forma en que nos consideramos humanos. Ese contexto es muy importante”.
Una de las pasiones de Wechsler es la materia oscura, que constituye la mayor parte de la masa del universo y, sin embargo, no se comprende bien. El LSST de Rubin va a crear mapas de la materia oscura en el cielo austral que ayudarán a los científicos a entender cómo ha evolucionado durante los últimos 13.000 millones de años. Las pistas proceden directamente de la luz que ve Rubin, así como de la forma en que la gravedad distorsiona esa luz mediante el llamado «efecto de lente gravitacional». Tanto el efecto de lente gravitacional como la nueva capacidad de Rubin para detectar las galaxias más diminutas del universo pueden proporcionar nuevos conocimientos sobre la naturaleza de la materia oscura.
La investigación de Clark se centra en el medio interestelar, es decir, el espacio entre las estrellas y las galaxias. Gran parte de sus datos son mediciones de luz en diferentes longitudes de onda. La luz rastrea la emisión y absorción de polvo, gas y estrellas. Clark puede utilizar esa información para explorar lo que está sucediendo en nuestra propia galaxia, la Vía Láctea.
“Para tener una imagen más clara de la física, hay que observar la galaxia de muchas maneras diferentes, a través de longitudes de onda, intensidad total y polarización. Luego hay que descubrir cómo utilizar todos esos datos multimodales para extraer el significado físico que se busca”, dijo Clark.
Emmanuel Candès, Risa Wechsler, Susan Clark y Chris Mentzel, miembros de Stanford Data Science y KIPAC, en el foro de otoño del Centro para la Descodificación del Universo. | Fotografía de PaulSakuma.com
Uniendo preguntas
El centro se inauguró en octubre con su primer foro trimestral , que reunió a astrofísicos y científicos de datos para inspirar un debate interdisciplinario. El próximo foro está programado para el 30 de enero de 2025. A principios del próximo año, el centro también abrirá un espacio físico para permitir la colaboración en persona y organizar eventos. Clark y Wechsler también están planeando una conferencia para la primavera (15 de mayo de 2025) para reunir a otros miembros de las comunidades de astrofísica y ciencia de datos.
“Lo maravilloso es que estamos reuniendo a personas que piensan –a menudo de maneras muy diferentes– sobre maneras de extraer significados de datos grandes, multimodales, ruidosos y complicados”, dijo Clark. “Todos estamos resolviendo pequeños retos que tenemos ante nosotros en nuestra aplicación particular y que realmente podrían ser la clave para generar alguna innovación, siempre y cuando podamos encontrar una manera de tener esas conversaciones entre nosotros”. Stanford Report. Traducido al español
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