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Ciencia

Científicos mexicanos desarrollan AstroTune, una IA para cazar supernovas

adminBy adminabril 24, 2026Updated:abril 24, 2026No hay comentarios2 Mins Read
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Un grupo de investigadores del Instituto de Astronomía de la UNAM y de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí (UASLP) ha marcado un hito en la astrofísica moderna con la creación de AstroTune. Este software basado en inteligencia artificial está diseñado para procesar volúmenes masivos de datos astronómicos, permitiendo la detección automática de fenómenos variables en el cosmos, con un enfoque especial en las explosiones de supernovas.

El sistema utiliza una arquitectura avanzada de redes neuronales conocida como «transformers de visión». Gracias a esta tecnología, AstroTune podrá identificar cerca de 200 supernovas nuevas cada noche, lo que representa un catálogo de más de 100 mil eventos anuales. Esta capacidad de análisis automático es fundamental para gestionar los siete millones de alertas que se generan diariamente al observar cambios de brillo y posición en los objetos celestes.

La relevancia de esta herramienta radica en su integración con el proyecto internacional LSST (Legacy Survey of Space and Time) del Observatorio Vera C. Rubin. Durante la próxima década, este observatorio mapeará el cielo nocturno de forma continua. La contribución mexicana, liderada por expertos como Octavio Valenzuela y Ángeles Pérez Villegas, coloca a la infraestructura del Laboratorio de Modelos y Datos de la UNAM en el centro de la colaboración científica global.

Desde una perspectiva técnica, el software implementa estrategias de auto-machine learning, lo que le permite perfeccionar sus propios parámetros conforme recibe nueva información. Este aprendizaje continuo garantiza que la localización y clasificación de objetos transitorios sea cada vez más precisa, facilitando el trabajo de los astrónomos que buscan entender la evolución final de las estrellas y la expansión del universo.

Además de las supernovas, AstroTune tiene el potencial de estudiar núcleos galácticos activos, asteroides y estrellas variables. Estos datos son cruciales para medir distancias cósmicas y caracterizar estructuras galácticas como los brazos espirales o los halos estelares. La información procesada se distribuye de manera pública a través del gestor de alertas Pitt-Google Broker, democratizando el acceso al c

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