Investigadores chinos desarrollan modelo de IA para procesar datos estelares de diferentes telescopios

BEIJING, 25 feb (Xinhua) — Un equipo de investigación chino ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) llamado SpecCLIP, que puede interpretar datos espectrales estelares generados por diferentes telescopios, lo que demuestra el enorme potencial de la IA en el procesamiento e integración de conjuntos de datos astronómicos masivos, informó hoy miércoles el Diario de Ciencia y Tecnología. Los espectros estelares contienen información única sobre las estrellas, como su temperatura, composición química y gravedad superficial. Al analizar estos espectros, los astrónomos pueden rastrear la historia evolutiva de la Vía Láctea desde sus inicios hasta la actualidad. Sin embargo, la investigación actual se enfrenta a un desafío importante: diferentes proyectos de sondeo, como el LAMOST de China y el satélite Gaia de Europa, adquieren datos espectrales mediante métodos, resoluciones y rangos de longitud de onda variables. Estos conjuntos de datos son como historias contadas en diferentes dialectos, lo que dificulta su combinación directa para un análisis a gran escala. Para superar esta barrera de datos, un equipo de investigación de los Observatorios Astronómicos Nacionales de la Academia de Ciencias de China, la Universidad de la Academia de Ciencias de China (UCAS) y de otras instituciones introdujeron conceptos similares a los grandes modelos de lenguaje en la astronomía y aplicaron un método de aprendizaje comparativo, creando una IA capaz de aprender y establecer conexiones intrínsecas de forma autónoma entre datos espectrales de diferentes fuentes. De acuerdo con Huang Yang, de UCAS, SpecCLIP actúa como un «traductor» que puede convertir los espectros de baja resolución de LAMOST y los espectros de alta precisión de Gaia en un «lenguaje universal». Esto permite a los científicos realizar análisis conjuntos con facilidad, lo que permite la alineación y transformación de datos entre diferentes instrumentos y proyectos de sondeo. De acuerdo con el estudio, publicado en la revista Astrophysical Journal, SpecCLIP no es un modelo de IA especializado diseñado para una sola tarea, sino un marco de trabajo similar a un modelo fundamental. Puede predecir parámetros atmosféricos estelares y abundancias elementales de una sola vez, realizar búsquedas de similitud espectral e incluso ayudar a identificar objetos celestes peculiares. Estas capacidades son particularmente cruciales en el campo de la arqueología galáctica, ya que prometen examinar minuciosamente conjuntos de datos masivos de manera eficiente para encontrar estrellas antiguas sumamente raras y pobres en metales, que proporcionarían evidencia clave para el estudio de la formación temprana y la historia de la fusión de la Vía Láctea. SpecCLIP ya se ha aplicado en múltiples misiones de exploración vanguardistas. En una misión de búsqueda de planetas similares a la Tierra, por ejemplo, caracterizó con precisión las características de las estrellas que albergan sistemas planetarios, mejorando así la eficiencia de la detección de planetas potencialmente habitables. Fin