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Análisis con inteligencia artificial revela objetos espaciales ocultos en datos públicos de la NASA, usando métodos avanzados y bases astronómicas acumuladas desde 2009
Desde 2009, la misión Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE) de la NASA ha estado mapeando el cielo en infrarrojo. Sin embargo, solo años después estos datos adquirieron nueva relevancia. En 2025, el estudiante estadounidense Matteo Paz, entonces con 18 años, aplicó inteligencia artificial a este acervo y, así, identificó más de 1,5 millones de objetos cósmicos hasta entonces desconocidos.
Aunque los registros estaban disponibles desde hacía años, el volumen extremo de información dificultaba análisis detallados. Por eso, la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático fue determinante. De esta forma, la investigación demostró cómo la tecnología puede reinterpretar datos en bruto y generar descubrimientos científicos relevantes.
Consecuentemente, el estudio fue publicado en The Astronomical Journal en 2025. Además, el trabajo recibió reconocimiento en una de las competiciones científicas estudiantiles más prestigiosas de Estados Unidos, reforzando su credibilidad académica.
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La misión de la NASA acumuló miles de millones de datos a lo largo de los años
Desde el inicio de la misión WISE, en diciembre de 2009, el cielo entero ha sido observado en busca de fuentes de radiación infrarroja. Como resultado, el proyecto acumuló alrededor de 200 mil millones de registros, conocidos como “apariciones”. Estos datos documentan variaciones de brillo y emisión de energía a lo largo del tiempo.
No obstante, debido a la escala de este banco de datos, muchos descubrimientos permanecieron ocultos. Así, la principal limitación no era la recopilación de datos, sino la ausencia de herramientas capaces de procesarlos con eficiencia.
Joven investigador adoptó un enfoque basado en variabilidad
Ante este escenario, Matteo Paz optó por una estrategia diferente. En lugar de analizar imágenes estáticas, se concentró en investigar variaciones temporales de brillo, típicas de las estrellas variables. Esta categoría incluye estrellas jóvenes inestables, agujeros negros activos y eventos explosivos, como supernovas.
Sin embargo, procesar manualmente miles de millones de mediciones sería inviable. Por eso, la inteligencia artificial se volvió esencial para automatizar el análisis y acelerar la identificación de patrones relevantes.
El algoritmo VARnet amplió la capacidad de análisis astronómico
Para superar el desafío técnico, Matteo desarrolló el VARnet, un algoritmo capaz de analizar series temporales astronómicas a alta velocidad. El sistema combina aprendizaje profundo, redes neuronales convolucionales, descomposición wavelet y transformadas de Fourier, permitiendo reconocer patrones casi imperceptibles.
Además, cada fuente pudo ser analizada en menos de un milisegundo, con el apoyo de GPUs modernas. Tras entrenarse con más de 1 millón de curvas de luz simuladas, el modelo alcanzó alta precisión. Como consecuencia, se identificaron más de 1,5 millones de candidatos a objetos variables, incluyendo fuentes inéditas.
El desarrollo contó con el apoyo del Centro de Procesamiento y Análisis de Infrarrojo (IPAC), vinculado al Instituto de Tecnología de California (Caltech), garantizando validación científica compatible con estándares profesionales.
Reconocimiento científico e impacto para futuras investigaciones
En 2025, el trabajo le otorgó a Matteo Paz el premio máximo del Regeneron Science Talent Search, por un valor de US$ 250 mil. Además del reconocimiento académico, el estudio evidenció un cambio estructural en la exploración de grandes bases de datos astronómicas.
Por último, el catálogo del VARnet fue puesto a disposición del público a finales de 2025. Desde entonces, ya sirve de base para nuevos estudios, incluso en proyectos como el Vera C. Rubin Observatory, que debe realizar la mayor encuesta astronómica de la historia, reforzando que nuevos descubrimientos pueden surgir de nuevas lecturas de datos ya observados.
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