La Astronomía es una ciencia experimental,
y como tal necesita de datos para su progreso.
En ocasiones, uno puede estar tentado a pensar
que este progreso solamente se puede conseguir
a través de datos procedentes de nuevas misiones y nuevos proyectos.
El experimento LIGO es un ejemplo paradigmático en este sentido.
Sin la instrumentación ultra avanzada
que se utilizó en este proyecto,
hubiera sido totalmente imposible
detectar la, prácticamente impredecible huella,
de las ondas gravitacionales.
Sin embargo, la experiencia nos dice que esto no es así,
que los datos de nuevos proyectos,
son solamente una de las dos componentes
en las que se asienta el progreso en Astrofísica.
La información que existe en archivos y servicios astronómicos
constituye la segunda componente,
que complementa perfectamente a la anterior,
a los datos de nuevas misiones y nuevos archivos.
El problema lo tenemos cuando el astrónomo
necesita trabajar con datos procedentes de diferentes archivos.
Problemas asociados al descubrimiento de los datos,
a la transferencia de los mismos, a la representación de dichos datos,
hace que el proceso de homogeneización
necesario para poder realizar el análisis de dichos datos,
sea lento e ineficiente.
Y el problema está en que la Astrofísica moderna
está forzada a utilizar datos multirrango,
datos cubriendo diferentes longitudes de onda,
datos que proceden de diferentes archivos.
Y esto es así porque necesitamos una visión pancromática del universo
para entender los fenómenos que en él ocurren.
Porque, sin acceso a esta información multirrango,
los astrónomos estaríamos como los personajes de la fábula
en la que una serie de personas, en la oscuridad,
intentan saber cómo es un elefante tocándolo;
cada persona de la fábula sólo puede tocar una parte del elefante.
De esta manera, la persona que toca la cola del elefante
piensa que es una cuerda.
La persona que toca la oreja piensa que es un abanico,
la persona que toca la pata del elefante piensa que es un tronco
y así sucesivamente.
La moraleja que se esconde detrás de esta fábula es...
la que nos dice que si un investigador, un astrónomo,
tiene un acceso limitado a datos,
eso puede dar lugar a conclusiones erróneas.
Y esto no es, simplemente, una hipótesis de trabajo,
sino que ha ocurrido en la realidad.
Las variaciones en la velocidad radial,
lo rápido o lo lento que un objeto astronómico
se acerca o se aleja de nosotros,
son comúnmente utilizadas como método para identificar planetas
alrededor de estrellas y enanas marrones.
Pues bien, hay estudios basados en datos en un determinado rango,
en el rango del visible,
que han concluido, han dado lugar a la existencia,
han propugnado la existencia de un planeta que, posteriormente,
utilizando datos en otros rangos como, por ejemplo, en el infrarrojo,
se ha descubierto, se ha verificado que esto no es así,
que no existía dicho planeta,
y que esas variaciones de velocidad radial que estábamos viendo
estaban simplemente asociadas
a fenómenos propios de la rotación de la enana marrón.
El Observatorio Virtual
es una iniciativa que surge hacia el año 2000,
de la cual España, a través del Centro de Astrobiología,
forma parte desde el año 2004, y que tiene como principal objetivo
garantizar el acceso fácil y eficiente
a la información que existe en los archivos astronómicos.
A fecha de hoy existen unas 20 iniciativas de Observatorio Virtual
distribuidas por todo el mundo y agrupadas bajo una misma alianza,
la alianza del Observatorio Virtual Internacional.
Las técnicas clásicas que utilizábamos para...
nuestros estudios científicos, ya no sirven.
En los viejos tiempos, un astrónomo iba al telescopio,
tenía tiempo de observación durante una, dos, tres noches,
y se volvía a casa...
para analizar durante varios meses esas observaciones.
El Observatorio Virtual representa para los astrónomos
dos desafíos tecnológicos muy importantes.
Uno está asociado a las infraestructuras computacionales
que necesitamos para procesar y analizar
esas cantidades tan grandes de datos que tenemos.
El otro desafío que nos plantea es que, en la actualidad,
y gracias al Observatorio Virtual y a...
misiones espaciales o telescopios en tierra
que son capaces de proporcionar tal cantidad de datos que nos desborda,
lo que ocurre es que nos enfrentamos a conjuntos de datos
de muchísimos objetos, miles de millones de objetos,
cada uno de los cuales
está caracterizado por muchas observaciones,
observaciones extendidas a lo largo del tiempo,
pero también en longitudes de onda,
desde los rayos gamma y los rayos X, a las ondas de radio.
Esto significa que tenemos que desarrollar técnicas
que sean capaces de interpretar esos datos...
donde están, en espacios de muy alta dimensionalidad.
El Observatorio Virtual ha puesto a nuestra disposición
todas estas observaciones de archivos
a lo largo de las últimas décadas,
desde las longitudes de onda de los rayos gamma, los rayos X,
las más energéticas,
hasta las menos energéticas, que son las ondas de radio.
Eso nos permite componer una visión global de cada uno de estos objetos.
Si a ello le añadimos que misiones espaciales como Gaia,
o telescopios en tierra como el Gran Telescopio Sinóptico,
que se pondrán en marcha dentro de poco, o la misión Euclid,
que van a observar varios miles de millones de objetos cada una,
el resultado final es que necesitamos técnicas muy avanzadas,
y muy novedosas, tomadas de la Inteligencia Artificial,
para ser capaces de procesar y analizar estos datos
en tiempos razonables.
Por ejemplo, nos interesa mucho la temperatura de las estrellas,
su masa o su composición química.
Son elementos fundamentales
para comprender cómo se formó la vía Láctea, cómo ha evolucionado,
o cómo se formó y ha evolucionado el universo.
Sin embargo, nosotros no tenemos un termómetro
para medir la temperatura de una estrella,
ni podemos pesar la masa de una galaxia.
Nosotros, todo lo tenemos que inferir...
a partir de nuestras observaciones,
que fundamentalmente consisten en medidas del brillo de una estrella:
puede ser el brillo integrado,
o podemos descomponer la luz de la estrella o de las galaxias
en sus diferentes longitudes de onda, y analizar esa luz.
Recientemente, además, hemos añadido a esos observables
las ondas gravitacionales, en un experimento absolutamente increíble,
que ha conseguido, después de un siglo, comprobar...
la predicción de Albert Einstein de que, efectivamente,
la curvatura del espacio-tiempo se podía producir en forma de ondas.
Gracias a los archivos astronómicos
podemos abordar líneas de investigación que,
sin la existencia de estos recursos, sería imposible.
Ejemplo de esto lo tenemos en la identificación de objetos que,
repentinamente, sin previo aviso, cambian de brillo en el cielo.
Estamos hablando, por ejemplo, de...
explosiones de supernovas o explosiones de rayos gamma.
Gracias a los archivos, utilizando información,
por ejemplo, imágenes en diferentes épocas,
es posible identificar estos objetos,
utilizando una técnica muy simple como es la sustracción de imágenes.
No solamente voy a poder identificar estos objetos,
sino que también voy a poder caracterizarlos,
voy a saber de qué está hecho, si es un asteroide metálico,
si es un asteroide basado en carbono, basado en silicio,
y, además, voy a ser capaz de determinar la trayectoria
que sigue ese objeto alrededor del Sol,
y esto es algo tremendamente importante
porque me va a permitir saber si este objeto puede llegar a estar
en una trayectoria de colisión en la Tierra
en un futuro más o menos próximo.
En el pasado, bastaba con emplear unas semanas, unos meses,
para procesar y analizar los datos de unas pocas noches de telescopio.
Ahora lo que tenemos, como decíamos,
son miles de millones de objetos de nuestro universo,
y cada uno de ellos lo tenemos caracterizado
de muy diferentes maneras,
tenemos... gracias a misiones como Gaia,
tenemos posiciones, tenemos distancias,
tenemos cómo se mueven esos objetos,
tenemos también espectros de estos objetos astronómicos;
en definitiva, un conjunto de datos,
que nuestros cerebros no están adaptados a analizar.
A lo largo de la evolución de la especie humana
nuestro cerebro se ha especializado en analizar datos sensoriales,
las imágenes bidimensionales que percibimos a través de nuestros ojos...
si me apurais, tridimensionales,
porque al tener dos ojos separados unos cinco centímetros,
podemos reconstruir la información tridimensional,
el tacto, el oído, en fin, los sentidos clásicos,
pero nuestro cerebro no está acostumbrado a trabajar
con millones de datos, en espacios...
de dimensionalidad superior a los cinco sentidos que tenemos,
y nosotros ahora, precisamente, tenemos que hacer eso,
tenemos que intentar entender cómo es el universo que percibimos
a través de estos grandes telescopios,
estas misiones espaciales, que nos dan perspectivas muy diferentes,
y de estas cantidades de miles de millones de objetos.
Los archivos son infraestructuras de investigación
fundamentales para la Astrofísica moderna,
que complementan de manera excelente los datos,
la información que procede de nuevas misiones y nuevos proyectos.
Por un lado, gracias a los archivos, es posible...
manejar de manera eficiente los telescopios
y la instrumentación astronómica.
Los instrumentos en la Astronomía moderna
son capaces de generar una enorme cantidad de información
por cada observación realizada.
Puede darse el caso que un astrónomo o un grupo de astrónomos
necesite cierta información que ya se encuentre en dichos archivos,
con lo cual, lo único que necesitan es acceder a los mismos,
transferirla para su posterior análisis local,
en lugar de tener que ir a través del lento y complejo proceso
de adquisición de datos en Astronomía.
Asimismo, gracias a los archivos astronómicos,
es posible realizar una labor de reciclado de datos en Astronomía.
Una misma observación que se encuentre en archivos
puede servir para muy diversas líneas de investigación,
algunas de ellas ni siquiera contemplada
en el momento en que la observación fue realizada.
Y un ejemplo excelente de esto lo tenemos...
en el archivo del telescopio espacial Hubble.
Desde 2006, el número de artículos publicados,
basados en datos de archivo,
es superior al número de artículos publicados
basados en datos de nuevas observaciones.
Todo esto es algo que podemos hacer gracias a la Inteligencia Artificial
y a la revolución tecnológica que han supuesto
lo que ahora conocemos como big data,
infraestructuras computacionales muy poderosas
que están a nuestra disposición,
que se han desarrollado en otros contextos,
podemos pensar en Google, por ejemplo, o en Amazon,
inmensas granjas de ordenadores, cada vez más potentes,
con los que los astrónomos podemos ahora formularnos preguntas
que antes no estaban a nuestro alcance, y esto es muy importante.
Ahora nos podemos preguntar, por ejemplo, cuestiones como...
cuáles son las masas de los objetos que acaban de nacer
cuando colapsa una nube de gas y polvo en el medio interestelar,
o cuál ha sido la historia de formación de nuestra galaxia,
que tiene varios cientos de miles de millones de estrellas,
cuál ha sido su formación, su historia, cuál es su edad,
y cómo ha evolucionado a lo largo del tiempo,
¿ha interactuado con otras galaxias?
Todo este tipo de cuestiones nos las podemos formular ahora
que se han puesto en marcha estos cartografiados de todo el cielo
y con medios que antes no estaban disponibles.
Y eso es todo un desafío tecnológico,
en el que estamos involucrados desde el Observatorio Virtual,
el Centro de Astrobiología,
y también el departamento de Inteligencia Artificial de la UNED.
Con catálogos, como el catálogo de la misión espacial Gaia,
con más de mil millones de objetos,
la metodología clásica en la que un astrónomo accede al archivo,
se descarga la información de interés
para su posterior análisis local, es completamente inviable.
El Observatorio Virtual representa un cambio de paradigma
en el que mediante el desarrollo e implementación
de nuevos estándares y nuevas herramientas
es posible realizar operaciones, en forma remota, a estos archivos,
y descargarse solamente los resultados y no los datos.
Asimismo, gracias a los estándares
y herramientas del Observatorio Virtual,
todos los problemas de falta de interoperabilidad
entre archivos astronómicos, quedan resueltos.
De esta manera, es posible,
de manera eficiente, transparente y automática para el astrónomo,
acceder a diferentes archivos,
acceder a diferente información en diferentes longitudes de onda,
comparar dicha información
con diferentes colecciones de modelos teóricos
y poder, de esta manera, determinar parámetros fundamentales
para cientos de miles de objetos a la vez.
Como comparación podemos decir
que este mismo trabajo realizado fuera del Observatorio Virtual,
para un solo objeto, puede llegar a durar horas.
¿Qué tipo de técnicas de Inteligencia Artificial,
o de Estadística, son las que son más adecuadas
para que el astrónomo sea capaz de...
responder a las preguntas de Astrofísica,
que en última instancia son las que mueven su investigación?
Bueno, pues, el primer conjunto de técnicas
tienen que ver con la identificación de estos objetos.
Es impensable que un astrónomo vaya, uno por uno,
revisando todos los objetos que hay en un archivo astronómico,
para identificar cuáles son los que pueden ser relevantes
en su investigación.
Bueno, pues esa es una de las técnicas
que en Inteligencia Artificial tiene más tradición,
que es lo que llamamos clasificación supervisada o regresión,
y lo que hacemos es etiquetar esas observaciones.
Nosotros inferimos los parámetros físicos
en los que está interesado el astrónomo,
a partir de las observaciones, a partir del brillo de los objetos,
nosotros podemos estimar... la temperatura en su superficie,
la gravedad, su masa, su edad... este tipo de cuestiones,
que son a partir de las cuales
los astrónomos pueden empezar a hacer física.
¿Qué otro tipo de técnicas aplicamos?
Bueno, pues otro tipo de técnicas clásicas en Inteligencia Artificial,
son las que denominamos de clasificación no supervisada.
Es ilusorio pensar que conocemos
todos los tipos de objetos que hay en el universo,
conocemos aquellos que eran accesibles a los telescopios
o a los instrumentos que teníamos en el pasado,
pero el advenimiento de nuevas tecnologías
nos permite alcanzar objetos que antes no podíamos observar.
Y esto, el ejemplo más evidente es,
a medida que somos capaces de ver objetos más débiles,
menos brillantes, pues podemos estudiarlos.
De manera que, las técnicas de clasificación no supervisada,
nos permite reconocer nuevos tipos de objeto, nuevos tipos de estrella,
nuevos tipos de galaxia... u objetos similares.
De esa manera, podemos cerrar el ciclo y...
desarrollar nuevos clasificadores o nuevos regresores,
que nos permitan inferir los parámetros físicos
de estos nuevos objetos.
Finalmente, el último tipo de técnicas que estamos aplicando,
se conocen como de razonamiento probabilístico,
y esto es porque, en Astronomía,
tenemos que convivir con las incertidumbres;
nuestras medidas,
las que efectuamos del brillo de los objetos no son perfectas,
sino que están sujetas
a la incertidumbre de nuestros instrumentos de medida,
y reconstruir ese escenario astrofísico,
esas magnitudes físicas como la masa, la edad...
o los movimientos de los objetos, a partir de nuestras mediciones,
implica incorporar la incertidumbre en todo el proceso de razonamiento,
y hacerlo de manera correcta nos lleva, nos obliga a modelar,
cómo han sido generados esos datos,
que nosotros tenemos a nuestra disposición
en los observatorios virtuales.
Nosotros, y esto es muy importante,
y todos vosotros, porque, al fin y al cabo,
todos los archivos que pone a disposición de los astrónomos
el Observatorio Virtual,
también están a disposición de los ciudadanos
que financian toda esta ciencia con sus impuestos,
de astrónomos aficionados y del ciudadano común.
Entonces, de alguna manera, lo que nosotros hacemos es...
añadir valor a los datos puros y duros que tenemos en los archivos.
No es lo mismo tener la medida del brillo de una cefeida,
que obtener los parámetros físicos que se derivan de su curva de luz,
de cómo cambia el brillo de una estrella variable,
como es una cefeida, a lo largo del tiempo.
De esta manera, es la parte final de todo el proceso de análisis de datos
la que nos lleva de las medidas en bruto, en el telescopio,
a todos estos parámetros físicos que nosotros proporcionamos
y añadimos a los archivos.
Gracias al Observatorio Virtual,
gracias a este manejo eficiente de un enorme volumen de datos,
somos capaces de identificar fenómenos
que de otra manera pasarían desapercibidos.
La detección de erupciones de energía en enanas marrones
es un fenómeno muy poco conocido.
La primera identificación de este fenómeno
tuvo lugar en el año 2000,
y hasta la fecha hay muy pocas identificaciones
publicadas en la literatura especializada.
Este es, simplemente, uno de los descubrimientos a los cuales...
el Observatorio Virtual nos está abriendo las puertas.