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Inicio Tecnología e Innovación IA y automatización

La inteligencia artificial revela cientos de anomalías cósmicas ocultas en el archivo del telescopio Hubble

Redacción Espacio Tech Por Redacción Espacio Tech
28 enero, 2026
en IA y automatización, Tecnología e Innovación
Tiempo de lectura:4 minutos de lectura
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Six previously undiscovered, weird, and fascinating astrophysical objects are displayed in this new image from NASA’s Hubble Space Telescope. They include three lenses with arcs distorted by gravity, one galactic merger, one ring galaxy, and one galaxy that defied classification. Image: NASA, ESA, David O'Ryan (ESA), Pablo Gu00f3mez (ESA), Mahdi Zamani (ESA/Hubble)

Seis objetos astrofísicos previamente desconocidos, extraños y fascinantes se muestran en esta nueva imagen del Telescopio Espacial Hubble de la NASA. Incluyen tres lentes con arcos distorsionados por gravedad, una fusión galáctica, una galaxia anular y una galaxia que desafió la clasificación. Imagen: NASA, ESA, David O'Ryan (ESA), Pablo Gómez (ESA), Mahdi Zamani (ESA/Hubble)

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  • Un sistema de inteligencia artificial analizó casi 100 millones de imágenes del archivo del Telescopio Espacial Hubble y detectó más de 1.300 anomalías astronómicas.
  • Más de 800 de los objetos identificados nunca habían sido documentados en la literatura científica.
  • El hallazgo incluye galaxias en colisión, lentes gravitacionales, discos protoplanetarios y fenómenos que desafían las clasificaciones actuales.
  • El avance anticipa el rol central de la IA en el análisis de datos de futuras misiones como Roman, Euclid y Rubin.
Telescopio Espacial Hubble. Crédito: NASA
Telescopio Espacial Hubble. Crédito: NASA

Un equipo internacional de astrónomos logró identificar cientos de fenómenos astronómicos raros y previamente desconocidos al aplicar técnicas de inteligencia artificial sobre el archivo histórico del Telescopio Espacial Hubble. El trabajo se basó en el análisis de casi 100 millones de recortes de imágenes del Hubble Legacy Archive, acumulados a lo largo de 35 años de observaciones, una escala de datos imposible de abordar mediante métodos tradicionales.

La investigación fue liderada por David O’Ryan y Pablo Gómez, científicos de la Agencia Espacial Europea, quienes desarrollaron una red neuronal denominada AnomalyMatch. El algoritmo fue entrenado para reconocer patrones visuales inusuales y detectar objetos que se desvían de las morfologías astronómicas estándar, replicando en parte la forma en que el cerebro humano identifica irregularidades.

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En apenas dos días y medio de procesamiento, el sistema identificó más de 1.300 objetos anómalos, de los cuales más de 800 no contaban con registros previos en publicaciones científicas. La mayoría corresponde a galaxias en procesos de fusión o interacción gravitatoria, caracterizadas por estructuras distorsionadas y extensos filamentos de gas y estrellas. También se detectaron múltiples lentes gravitacionales, donde la masa de una galaxia curva el espacio-tiempo y genera arcos o anillos luminosos a partir de objetos situados detrás.

El conjunto de hallazgos incluye además galaxias con grandes cúmulos de formación estelar, las denominadas jellyfish galaxies con “tentáculos” de gas, discos protoplanetarios observados de canto dentro de la Vía Láctea y decenas de objetos que no encajan en ninguna categoría conocida. Para los investigadores, esta última clase resulta particularmente valiosa, ya que abre la puerta a nuevas preguntas sobre la evolución galáctica y la física del medio interestelar.

Telescopio Espacial Hubble de la NASA.
Telescopio Espacial Hubble de la NASA.

IA y el futuro de la astronomía de grandes volúmenes de datos

El descubrimiento pone en evidencia un problema central de la astronomía contemporánea: la explosión del volumen de datos. Nunca antes los astrónomos dispusieron de tal cantidad de información observacional, y los métodos basados en inspección manual —incluso con apoyo de ciencia ciudadana— resultan insuficientes para explotar plenamente estos archivos.

AnomalyMatch permitió realizar, por primera vez, una búsqueda sistemática de anomalías en todo el archivo del Hubble, en lugar de depender de hallazgos fortuitos. Tras el filtrado automatizado, los investigadores revisaron manualmente los candidatos mejor puntuados, confirmando la naturaleza real de más de un millar de objetos. El estudio fue publicado en la revista Astronomy & Astrophysics.

Desde la perspectiva de la infraestructura científica y espacial, el resultado trasciende al propio Hubble. Próximos observatorios como el Nancy Grace Roman Space Telescope, la misión Euclid y el Vera C. Rubin Observatory generarán volúmenes de datos aún mayores, con relevamientos continuos del cielo profundo y del universo dinámico. En ese contexto, herramientas de IA no serán complementarias, sino esenciales para identificar fenómenos raros, transitorios o inesperados.

Para agencias espaciales y centros científicos, el trabajo demuestra además el valor estratégico de los archivos: datos recolectados décadas atrás pueden producir ciencia de frontera cuando se los combina con nuevas capacidades de procesamiento. En un escenario de presupuestos ajustados y misiones cada vez más complejas, maximizar el retorno científico de archivos existentes se vuelve tan relevante como lanzar nuevos telescopios.

A más de tres décadas de su puesta en órbita, el Telescopio Espacial Hubble sigue produciendo descubrimientos disruptivos, ahora impulsados por inteligencia artificial. El resultado refuerza una tendencia clara en la exploración espacial y la ciencia aplicada: el próximo gran hallazgo no siempre vendrá de un nuevo instrumento, sino de nuevas formas de mirar datos que ya tenemos.

Te puede interesar: Inexplicable: astrónomos detectan una barra de hierro gigantesca en la Nebulosa del Anillo

Etiquetas: Inteligencia artificialNASATelescopio Espacial Hubble
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Redacción Espacio Tech es el equipo de periodistas y especialistas del portal, enfocado en tecnología, innovación, ciberseguridad y sector espacial, con énfasis en el cruce entre desarrollo tecnológico, defensa y seguridad.

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