Una inteligencia artificial analizó 35 años de observaciones del telescopio Hubble y localizó más de 800 objetos extraños que no habían sido registrados anteriormente en la literatura científica, revelando que incluso una de las colecciones astronómicas más estudiadas todavía contiene sorpresas visibles.
Dos investigadores de la Agencia Espacial Europea aplicaron una herramienta de inteligencia artificial a casi 100 millones de recortes de imágenes extraídas del archivo del Telescopio Espacial Hubble y generaron una selección de objetos inusuales, más de 800 de los cuales nunca habían sido descritos en publicaciones científicas.
Dos investigadores de la Agencia Espacial Europea aplicaron una herramienta de inteligencia artificial a casi 100 millones de recortes de imágenes extraídas del archivo del Telescopio Espacial Hubble y obtuvieron una selección de objetos inusuales, más de 800 de los cuales nunca habían sido descritos en la literatura científica. La herramienta, llamada AnomalyMatch, fue creada por David O’Ryan y Pablo Gómez, quienes publicaron el estudio en la revista Astronomy & Astrophysics en diciembre de 2025.
Las cifras exigen cautela porque la divulgación inicial puede distorsionar la percepción. La colección en cuestión, conocida como Hubble Legacy Archive, reúne datos desde el lanzamiento del telescopio en 1990, lo que significa que el escaneo abarcó alrededor de 35 años de observaciones. Según el anuncio de la ESA/Hubble, era la primera vez que este archivo era objeto de una búsqueda sistemática de anomalías de este tipo. La herramienta necesitó alrededor de dos días y medio para procesar los recortes, cada uno con unas pocas docenas de píxeles y entre siete y ocho segundos de arco de duración.
Qué hizo realmente la herramienta
AnomalyMatch no hizo descubrimientos de forma autónoma. Organizó las imágenes según su grado de extrañeza en relación con lo que había aprendido durante el entrenamiento y entregó una lista priorizada a los dos astrónomos, quienes examinaron visualmente a los candidatos más prometedores. De los elementos identificados por el programa, los investigadores validaron más de 1.300 como visualmente anómalos, y el catálogo publicado contiene 1.255 objetos únicos distribuidos en 18 categorías. Más de 800 de ellos no estaban incluidos en la literatura científica anterior.
La distinción es relevante. El paso que transformó la lista generada por la máquina en objetos concretos todavía dependía del análisis humano de las imágenes.
Lo que cambió la inteligencia artificial fue la escala de la búsqueda. Un escaneo manual completo de decenas de miles de conjuntos de datos del Hubble no sería práctico para ningún equipo de personas, razón por la cual gran parte de este material nunca había sido examinado con atención específica a las anomalías. La herramienta hizo viable explorar este volumen de información. No eliminó la necesidad de un juicio humano final.
lo que aparecio
La mayoría de los objetos detectados consisten en galaxias en proceso de fusionarse o interactuar, con formas irregulares o largas corrientes de estrellas y gas. El catálogo registra más de 400 casos de este tipo, así como 86 nuevos candidatos para lentes gravitacionales, en los que la gravedad de una galaxia en primer plano distorsiona la luz de un objeto en segundo plano en arcos o anillos. También aparecieron galaxias en anillo resultantes de colisiones, galaxias con apariencia de medusas y filamentos de gas, galaxias ricas en grandes cúmulos formadores de estrellas y, más de cerca, discos planetarios observados de perfil dentro de la Vía Láctea.
Un conjunto más pequeño, con unas pocas docenas de objetos, no encajaba en ninguna categoría de clasificación existente. Estos casos son los que más justifican investigaciones adicionales y también los que presentan mayor riesgo de sobreestimación.
Lo que significa y lo que no significa “previamente indocumentado”
Indocumentado no equivale a inédito. Más de 800 objetos que faltan en la literatura indican que nadie los había descrito antes, aunque la investigación no reveló 800 nuevos tipos de objetos. La mayoría de las categorías mencionadas: galaxias fusionadas, lentes gravitacionales y galaxias en anillo ya son bien conocidas. Lo nuevo son los ejemplos específicos identificados.
También vale la pena aclarar el alcance del estudio. Los objetos fueron identificados por su apariencia visual y se confirmó que eran anómalos a ese respecto, y el catálogo trata los elementos sin referencia como candidatos en lugar de conclusiones definitivas. Un candidato a lente gravitacional aún requiere observación espectroscópica para confirmar qué se está lentendo y a qué distancia está. La misma precaución se aplica a los pocos objetos que han escapado a las clasificaciones conocidas. En opinión de los autores, el resultado es un catálogo de candidatos bien construido y no un conjunto de casos cerrados.
Por qué es importante y qué mirar
El punto más relevante no son tanto los 800 objetos en sí, sino el método y el contexto en el que fueron reunidos. El archivo del Hubble es extenso pero finito. Las grandes encuestas en curso no tienen este límite. La misión Euclid de la ESA y el Observatorio Vera C. Rubin generarán cantidades de imágenes que ningún equipo podrá revisar manualmente, y la única forma práctica de localizar objetos raros será permitir que los algoritmos prioricen los candidatos para que los astrónomos puedan comprobar los más prometedores. El análisis de Hubble sirve como prueba de concepto para este flujo de trabajo en un conjunto de datos que ya se conoce parcialmente.
Por lo tanto, la clave no es el volumen de los hallazgos, sino si los candidatos a lentes y los objetos no clasificados resistirán las observaciones de seguimiento y si la misma estrategia resultará eficaz cuando se aplique a archivos mucho más grandes y menos explorados que los del Hubble. La lista de finalistas sólo representa el inicio del trabajo, no el final.
