Científicos mexicanos estudiarán la materia oscura con IA; se unen a investigación de la NASA
Científicos de la UNAM y UASLP desarrollan herramientas de IA para buscar materia oscura en futuras imágenes del telescopio Roman de la NASA
Científicos mexicanos desarrollarán herramientas de inteligencia artificial para buscar pistas sobre la materia oscura en las futuras observaciones del Telescopio Espacial Nancy Grace Roman de la NASA, una misión que podría producir algunos de los mapas más amplios y detallados realizados hasta ahora del universo.
El equipo está integrado por especialistas del Instituto de Astronomía de la UNAM y la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, bajo la coordinación de Octavio Valenzuela Tijerino, investigador de la Universidad Nacional especializado en cosmología, formación de galaxias y materia oscura.
Su participación forma parte de The Roman Data Challenge for Dark Matter Substructure with Galaxy-Galaxy Strong Gravitational Lenses, una iniciativa diseñada para desarrollar y poner a prueba métodos capaces de encontrar pequeñas estructuras de materia oscura mediante imágenes de lentes gravitacionales.
La idea parece compleja, pero parte de una pregunta relativamente sencilla: si la materia oscura no puede verse directamente, ¿cómo descubrir dónde está?
La respuesta puede encontrarse observando cómo su gravedad deforma la luz que llega desde galaxias mucho más lejanas.
¿Cómo pueden estudiar algo que nadie puede ver?
La materia oscura recibe ese nombre porque no emite, refleja ni absorbe luz de una manera que podamos detectar directamente.
Sin embargo, posee masa y, por tanto, ejerce gravedad. Los astrónomos conocen su existencia precisamente porque pueden medir el efecto gravitacional que produce sobre estrellas, galaxias y hasta sobre la propia trayectoria de la luz.
Se estima que representa cerca del 85% de toda la materia existente en el universo. Eso no significa que constituya el 85% de todo el contenido del cosmos: al considerar también la energía oscura, la materia oscura representa alrededor del 27% del balance total de materia y energía del universo.
El problema es que, aunque los científicos cuentan con abundantes evidencias de que existe, todavía desconocen de qué está hecha. Ahí es donde entran las lentes gravitacionales.
Las galaxias pueden funcionar como enormes lentes
La teoría de la relatividad general establece que un objeto con mucha masa deforma el espacio-tiempo a su alrededor.
Si una galaxia se encuentra entre la Tierra y otra galaxia mucho más distante, la luz del objeto situado al fondo atraviesa ese espacio deformado y cambia de trayectoria antes de llegar hasta nosotros.
El resultado puede ser una imagen estirada, duplicada o convertida en arcos y anillos alrededor de la galaxia que se encuentra delante. Ese fenómeno se conoce como lente gravitacional fuerte.
“Nos llegan imágenes con distorsión y multiplicidad, con un ángulo de separación, pero somos capaces de medir éste e inferir cuál fue la distribución de materia que pudo distorsionar el espacio”, explicó Regina Ramírez Ibáñez, estudiante de maestría del Posgrado en Astrofísica de la UNAM.
En otras palabras, los científicos pueden trabajar al revés: observar cómo se deformó la luz y utilizar esa información para reconstruir cuánta masa había en medio y cómo estaba distribuida.
Y esa masa incluye tanto la materia que podemos observar como aquella que permanece invisible.
¿Dónde entra la inteligencia artificial?
Una gran concentración de materia, como una galaxia, produce una deformación evidente. Pero alrededor de las galaxias podrían existir también pequeños cúmulos o subestructuras de materia oscura que introducen modificaciones mucho más sutiles en los arcos gravitacionales.
Encontrarlas entre enormes cantidades de imágenes puede convertirse en un problema ideal para herramientas computacionales.
El grupo mexicano contribuirá precisamente al desarrollo de métodos de inteligencia artificial capaces de interpretar las futuras observaciones de Roman y reconocer señales relacionadas con esas subestructuras.
Juan de Dios Rojas Olvera, estudiante de doctorado del Posgrado en Astrofísica de la UNAM, trabaja en técnicas que combinan lentes gravitacionales, cosmología y machine learning para reconstruir esas estructuras y acelerar cálculos que tradicionalmente requieren grandes recursos computacionales.
Buscará patrones en las deformaciones de la luz que pueden delatar la presencia de concentraciones invisibles de masa.
La IA ya está practicando antes de recibir los datos reales
Existe además un detalle importante: los científicos todavía no están analizando grandes catálogos de imágenes científicas obtenidas por Roman.
El telescopio fue lanzado apenas el 30 de agosto de 2026, a bordo de un cohete Falcon Heavy de SpaceX desde el Centro Espacial Kennedy, en Florida.
NASA activó el Wide Field Instrument —su cámara infrarroja principal— el 15 de septiembre y confirmó que funciona correctamente, pero el observatorio permanece en su fase de puesta en marcha y calibración. Las primeras imágenes científicas están previstas para comienzos de 2027.
Mientras tanto, el Roman Data Challenge proporciona imágenes simuladas de lentes gravitacionales, construidas para reproducir cómo se espera que se vean las observaciones reales del telescopio.
A esas simulaciones se les agregan diferentes distribuciones de subestructuras de materia oscura y efectos propios de los instrumentos. Los investigadores reciben así conjuntos de datos controlados con los cuales pueden probar qué métodos consiguen detectar y caracterizar mejor esas alteraciones.
Es, en cierto sentido, un entrenamiento previo: resolver el problema con universos simulados antes de enfrentarse a las fotografías reales.
¿Por qué necesitan IA para analizar las imágenes del Roman?
La cantidad de información que generará el telescopio representa uno de los grandes retos de la misión.
El Wide Field Instrument de Roman tiene una resolución comparable con la del Telescopio Espacial Hubble, pero puede observar en una sola exposición un área del cielo al menos 100 veces mayor.
NASA calcula que durante su misión primaria de cinco años Roman podría producir hasta 20 petabytes de información, mientras estudia desde galaxias lejanas hasta estrellas y planetas de la Vía Láctea.
Para el estudio específico de la materia oscura, el reto dedicado a lentes gravitacionales estima que Roman podría observar del orden de 100 mil sistemas de lentes fuertes entre galaxias.
Herramientas automatizadas permitirían filtrar esas imágenes, identificar los casos más prometedores y buscar perturbaciones diminutas que después pueden estudiarse con modelos físicos más detallados.
bgpa