Estudiantes e investigadores de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Chihuahua (FING-UACH) han creado sistemas de aprendizaje automático que utilizan redes neuronales y modelos de reducción de ruido para identificar señales de ondas gravitacionales y estimar la masa de los objetos cósmicos que las generan.

Las ondas gravitacionales son perturbaciones del espacio-tiempo provocadas por eventos cósmicos de gran magnitud, como explosiones de supernovas o colisiones de agujeros negros. Estas ondas viajan a través del universo y llegan a la Tierra, donde son detectadas por interferómetros sofisticados. Sin embargo, la identificación de estas señales es un desafío significativo debido al ruido que afecta las mediciones.

El ruido puede originarse de diversas fuentes, incluyendo vibraciones de vehículos y actividades humanas cercanas a los laboratorios, así como fenómenos relacionados con la naturaleza cuántica de las partículas. Esta interferencia complica la detección de las débiles señales generadas por las ondas gravitacionales.

Para enfrentar este desafío, la inteligencia artificial se presenta como una solución innovadora para procesar las señales obtenidas por los interferómetros y mitigar los efectos del ruido. La investigación liderada por Carlos Patricio, bajo la supervisión del Dr. Alain Manzo Martínez, propone un enfoque de aprendizaje automático en tres etapas: reducción del ruido, detección de la onda gravitacional y estimación de la masa del objeto que originó el fenómeno.

En la primera etapa, se utiliza un modelo conocido como “Autoencoder”, que procesa la señal recibida del espacio para obtener una representación de la onda gravitacional con menor ruido. Luego, para detectar la presencia de la onda, se aplica un modelo “Long Short-Term Memory” (LSTM), especializado en el análisis de información secuencial y en el reconocimiento de patrones característicos en las señales.

Finalmente, una “Convolutional Neural Network” (CNN) se encarga de estimar la masa del objeto involucrado en el evento que generó la onda gravitacional. Este enfoque no solo permite identificar la señal, sino que también busca obtener información adicional sobre las características del fenómeno cósmico que la produjo.

El avance de esta investigación refleja la creciente intersección entre la ingeniería en computación, la inteligencia artificial y la astrofísica. La implementación de modelos computacionales avanzados puede facilitar el procesamiento de grandes volúmenes de información científica y el análisis de fenómenos que anteriormente representaban grandes retos tecnológicos.