La astronomía nos ofrece a veces formas sorprendentes: arcos luminosos estirados, imágenes de galaxias duplicadas, o también círculos perfectos llamados anillos de Einstein.
Estas extrañas apariciones, que llamamos lentes gravitacionales, ocurren cuando objetos muy masivos, como galaxias o cúmulos galácticos, deforman el espacio-tiempo. Esta deformación curva y amplifica la luz de objetos situados mucho más lejos. Estas distorsiones cósmicas siguen siendo excepcionalmente raras y difíciles de encontrar entre miles de millones de datos astronómicos.
Un anillo de Einstein visto aquí por Hubble.
Para los astrónomos, esta búsqueda representa una tarea ardua. Incluso los algoritmos de aprendizaje automático más avanzados tienen dificultades para identificar estos patrones sutiles en las imágenes del cielo. Ahí es donde intervienen los ojos humanos, especialmente dotados para detectar formas inusuales que las máquinas podrían pasar por alto. Una nueva iniciativa de ciencia ciudadana invita precisamente al público a examinar imágenes inéditas del telescopio espacial Euclid de la Agencia Espacial Europea (ESA) para rastrear estas distorsiones.
El proyecto, llamado
Space Warps y alojado en la plataforma Zooniverse, propone a los participantes examinar imágenes reales de Euclid. Alrededor de 300 000 fotografías, preseleccionadas por inteligencia artificial, serán sometidas al juicio de los voluntarios. Estas imágenes representan los mejores candidatos de 72 millones de galaxias observadas durante la primera publicación de datos de la misión. No se requiere formación científica: guías y ejemplos ayudan a reconocer las lentes gravitacionales.
La importancia científica de esta empresa es considerable. Las lentes gravitacionales actúan como lupas cósmicas, permitiendo observar galaxias extremadamente lejanas normalmente demasiado débiles para ser detectadas. También ofrecen pistas valiosas sobre la distribución de la materia oscura en el Universo. Al identificar estos objetos, los voluntarios contribuyen a refinar los modelos cosmológicos y a comprender cómo la materia, visible e invisible, está distribuida a gran escala.
Desde su lanzamiento en 2023, Euclid cartografía la estructura a gran escala del Universo con una precisión sin precedentes. El telescopio transmite cada día alrededor de 100 GB de datos hacia la Tierra. Los investigadores estiman que los voluntarios podrían descubrir más de 10 000 nuevas candidatas a lentes gravitacionales, ampliando considerablemente el catálogo actual. Este trabajo se apoya en los éxitos anteriores de la ciencia ciudadana, que ya ha permitido encontrar cientos de lentes.
Collage de imágenes de Euclid que muestra ejemplos de lentes gravitacionales, donde objetos en primer plano deforman la luz de objetos más lejanos en arcos o, en casos raros, en anillos de Einstein completos.
Crédito: ESA/Euclid/Euclid Consortium/NASA, procesamiento de imágenes por M. Walmsley, M. Huertas-Company, J.-C. Cuillandre La iniciativa ilustra una tendencia creciente en astronomía: los mayores conjuntos de datos de la historia ahora son explorados no solo por científicos y supercomputadoras, sino también por cualquier persona con una conexión a internet y ganas de contribuir al descubrimiento. Las clasificaciones realizadas por los voluntarios también ayudan a mejorar los sistemas de inteligencia artificial utilizados para procesar los datos astronómicos, creando una sinergia beneficiosa entre humanos y máquinas.
Si les interesa unirse a la caza, es
por aquí.
¿Por qué recurrir a 'aficionados'?
Los algoritmos de reconocimiento de imágenes, aunque eficaces, a veces tienen dificultades para identificar patrones raros y sutiles como las lentes gravitacionales. El ojo humano, entrenado para detectar formas anormales, puede encontrar candidatos que las máquinas pasan por alto. Los proyectos de ciencia ciudadana, como
Space Warps, explotan esta capacidad movilizando a miles de voluntarios para examinar grandes cantidades de datos.
Este enfoque ya ha demostrado su eficacia. Por ejemplo, en marzo de 2025, se descubrieron 500 lentes fuertes en solo el 0,04% de los datos de Euclid, gracias a la ayuda de voluntarios. Estas clasificaciones no solo enriquecen las bases de datos científicas; también sirven para entrenar y mejorar las inteligencias artificiales.
Fuente: ESA