El primer telescopio impulsado por IA se dedica a la observación de estrellas        

Por: Amanda Norris, Northwestern University.

31 de julio de 2026

La impresionante Vía Láctea se extiende elegantemente sobre el Telescopio Víctor M. Blanco de 4 metros de la NSF en el Observatorio Interamericano Cerro Tololo (CTIO) en Chile. Crédito de la imagen: CTIO/NOIRLab/NSF/AURA/P. Horálek (Instituto de Física de Opava).

        Cada noche, los astrónomos deben evaluar cuidadosamente los pronósticos de nubosidad, la intensidad de la luz de la Luna y cualquier otra variación atmosférica antes de decidir hacia dónde apuntar el telescopio. Es un constante ejercicio de equilibrio para aprovechar al máximo cada valiosa hora de observación bajo cielos oscuros. Ahora, científicos de la Universidad Northwestern, la Universidad de Chicago y Fermilab han desarrollado una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) que determina automáticamente hacia dónde debe apuntar un telescopio.

        Tras desarrollar la herramienta en el Instituto de IA para el Cielo (SkAI), los científicos utilizaron con éxito el sistema de IA para programar observaciones con la cámara de energía oscura (DECam) de 570 megapíxeles fabricada por el Departamento de Energía (DOE) e instalada en el telescopio Víctor M. Blanco de 4 metros. El sistema no solo generó un plan de observación, sino que también lo adaptó en tiempo real según cambiaban las condiciones ambientales. Al automatizar las decisiones de programación rutinarias, esta innovación ayudará a los telescopios a recopilar los mejores datos posibles.

        Elegir hacia dónde apuntar un telescopio no se trata solo de encontrar un objeto interesante para observar, sino también de aprovechar al máximo cada minuto de valioso tiempo de observación. A veces, los astrónomos esperan meses para tener la oportunidad de usar un telescopio importante. Un telescopio mal posicionado puede producir imágenes menos nítidas o descoloridas por la luz de la luna, lo que dificulta aún más la detección de objetos débiles o distantes. Y la oportunidad de repetir la observación fallida puede tardar meses.

        “Este es un hito importante hacia observatorios más autónomos. Uno de los principales logros es que hemos establecido toda la infraestructura necesaria para desplegar este telescopio autónomo en un observatorio nacional. Actualmente, diría que su rendimiento es comparable al de un ser humano. Como siguiente paso, planeamos entrenar a la computadora para que realice un trabajo mejor que el de una persona”, declaró Alex Drlica-Wagner, de la Universidad de Chicago, quien codirigió el proyecto.

        En lugar de programar la IA con reglas desarrolladas por astrónomos durante décadas, los investigadores permitieron que el sistema aprendiera por sí mismo. Entrenaron un modelo de aprendizaje profundo con observaciones históricas del Sondeo de Energía Oscura, que explora el cielo nocturno con una cámara gigante instalada en el Telescopio Blanco. La primavera y el verano pasados, el sistema de programación inteligente completó dos exitosas sesiones de observación en el Telescopio Blanco, una de las instalaciones astronómicas más productivas del mundo.

        En esta implementación inicial, el objetivo era lograr que la IA tuviera un rendimiento similar al de los programadores humanos. El siguiente objetivo del equipo es enseñar a la IA no solo a imitar la toma de decisiones humana, sino también a mejorarla. Al explorar estrategias de observación que los humanos quizás nunca considerarían, la IA podría, con el tiempo, hacer que los telescopios sean aún más eficientes.

A medida que los telescopios de próxima generación, incluido el Observatorio Vera C. Rubin, comienzan a producir cantidades sin precedentes de datos astronómicos, los sistemas de programación inteligentes podrían ayudar a los telescopios asociados a responder de manera más eficiente y maximizar el valor científico de cada sesión de observación. “Si logramos automatizar esta tarea técnica operativa para que requiera menos esfuerzo humano, los astrónomos podrán tener más tiempo para pensar en problemas científicamente más interesantes y centrarse en los descubrimientos”, dijo Drlica-Wagner.

Fuente:

https://news.northwestern.edu/stories/2026/07/first-ai-driven-telescope-goes-stargazing