China desarrolla una IA que traduce datos estelares y potencia la exploración de la Vía Láctea
Un equipo de investigadores de los Observatorios Astronómicos Nacionales de la Academia de Ciencias de China y de la Universidad de la Academia de Ciencias de China desarrolló un innovador modelo de inteligencia artificial denominado SpecCLIP, capaz de interpretar y unificar datos espectrales estelares generados por distintos telescopios. El avance, publicado en The Astrophysical Journal, representa un paso clave para el procesamiento de grandes volúmenes de información astronómica.
Los espectros estelares contienen datos esenciales sobre temperatura, composición química y gravedad superficial de las estrellas. A partir de esa información, los astrónomos reconstruyen la historia evolutiva de la Vía Láctea. Sin embargo, uno de los mayores desafíos radica en que distintos proyectos de observación utilizan metodologías y resoluciones diferentes, lo que dificulta combinar datos de forma directa.
Entre esos proyectos se destacan el LAMOST, impulsado por China, y el satélite europeo Gaia. Cada uno genera información en “lenguajes” técnicos distintos. SpecCLIP funciona como un traductor universal que, mediante aprendizaje comparativo inspirado en los grandes modelos de lenguaje, logra alinear y transformar datos de baja y alta resolución en un formato común.
A diferencia de otros sistemas diseñados para tareas específicas, SpecCLIP opera como un modelo fundamental: puede predecir parámetros atmosféricos estelares, calcular abundancias elementales, realizar búsquedas de similitud e identificar objetos celestes peculiares.
Su impacto es especialmente relevante en la arqueología galáctica, donde permite detectar estrellas antiguas extremadamente pobres en metales, claves para comprender la formación temprana de la galaxia. Además, ya se aplica en misiones de búsqueda de planetas similares a la Tierra, optimizando la caracterización de estrellas anfitrionas y mejorando la eficiencia en la detección de mundos potencialmente habitables.
Con información de CGTN.