Del Hubble al James Webb
Una nova era per a l’astronomia
L’astronomia ha entrat en una era de descobriments sense precedents, impulsada per observatoris espacials d’una sofisticació tecnològica cada cop més gran.
Tanmateix, aquest progrés ha comportat un repte monumental: un diluvi de dades d’un volum i complexitat que desborden completament els mètodes d’anàlisi tradicionals.
El Telescopi Espacial James Webb (JWST), llançat el 25 de desembre de 2021, i el seu predecessor, el Telescopi Espacial Hubble (HST), són alhora els grans protagonistes i el principal desafiament d’aquesta revolució.
A dalt el telescopi Espaial James Webb
a la dreta el telescopi Hubble
Webb vs. Hubble: l’explosió de dades que exigeix una nova ciència
El salt quantitatiu i qualitatiu entre el Hubble i el Webb subratlla la necessitat urgent de nous models d’anàlisi basats en IA.
El JWST, amb el seu mirall primari de 6,5 metres i la seva optimització per a l’infraroig, pot observar l’univers primigeni, atmosferes d’exoplanetes i regions de formació estel·lar.
- Volum de dades: El James Webb genera uns 29–30 GB diaris, molt per sobre dels 2,6 GB del Hubble.
- Sensibilitat: El JWST és fins a 100 vegades més sensible en l’infraroig proper i mitjà.
- Complexitat: Les seves observacions inclouen dades multidimensionals provinents d’espectroscòpia multiobjecte i integral de camp.
Aquest tsunami de dades planteja una paradoxa: posseïm els instruments més potents de la història, però ens manca la capacitat humana per analitzar-los a temps.
Centre de Vol Espacial Goddard de la NASA (2005). By NASA/Goddard Space Flight Center/Pat Izzo
La Intel·ligència Artificial com a analista còsmic
És aquí on la intel·ligència artificial (IA) esdevé fonamental. Les tècniques d’aprenentatge automàtic (machine learning) i aprenentatge profund (deep learning) són capaces de detectar patrons subtils i complexos en conjunts de dades massius.
Aquestes tecnologies no només ajuden els astrònoms: són imprescindibles per traduir el flux de bits en descobriments científics significatius.
Classificació automatitzada de galàxies: el cas de Galaxy Zoo
La classificació morfològica de galàxies és una tasca clau en astrofísica extragalàctica.
Amb milions d’imatges del Sloan Digital Sky Survey (SDSS) i del Hubble, la classificació manual es va fer impossible.
Per això, el 2007 va néixer Galaxy Zoo, un projecte de ciència ciutadana que convidava voluntaris d’arreu del món a classificar galàxies.
En només un any, més de 150.000 persones van aportar 50 milions de classificacions.
Aquest immens conjunt de dades va permetre entrenar xarxes neuronals convolucionals (CNN) amb precisions del 97–99% en la distinció de tipus galàctics.
Resultat: la intel·ligència humana massiva va entrenar la intel·ligència artificial, que ara pot automatitzar el descobriment còsmic a una escala sense precedents.
El futur: IA per a l’era del big data astronòmic
El repte del Hubble i del James Webb és només el començament.
La pròxima generació d’observatoris —com l’Observatori Vera C. Rubin, el Telescopi Espacial Nancy Grace Roman o el Square Kilometre Array (SKA)— multiplicarà per milers el volum i la velocitat de les dades.
- El Rubin generarà uns 20 terabytes diaris i fins a 10 milions d’alertes de fenòmens transitoris en temps real.
- Serà necessari un ecosistema federat i distribuït d’IA capaç de filtrar, correlacionar i interpretar dades de manera autònoma.
L’astronomia entra així en l’era del big data extrem, on la IA ja no és un suport, sinó el nucli del descobriment científic.
El futur simbiótic entre la intel·ligència humana i l’artificial
Lluny de substituir els astrònoms, la IA està forjant una nova simbiosi.
En delegar les tasques repetitives i computacionalment intensives a les màquines, els investigadors humans poden centrar-se en la creativitat, la intuïció física i el pensament crític.
Aquest model col·laboratiu —on científics professionals, ciutadania i IA cooperen— serà la base de l’astronomia del segle XXI.
Una exploració més profunda, ràpida i democràtica de l’univers que combina la potència de les màquines amb la visió humana.
Conclusió
Del Hubble al James Webb, i aviat amb el Rubin, el Roman i l’SKA, els telescopis produeixen oceans de dades impossibles de recórrer sense IA.
Però lluny de desplaçar el paper dels científics, la intel·ligència artificial obre un nou paradigma col·laboratiu:
La màquina filtra i classifica, l’astrònom interpreta i crea, i la ciutadania aporta ulls i diversitat.
