El nuevo algoritmo HelioLinc3D creado en la Universidad de Washington para descubrir asteroides en los próximos diez años acaba de marcar un hito al “identificar” su primer asteroide potencialmente peligroso.
El asteroide, denominado 2022 SF289, mide aproximadamente 180 metros de longitud y, por el momento, no representa ninguna amenaza para la Tierra. Eso sí, el hecho de haberlo encontrado confirma que HelioLinc3D es capaz de identificar asteroides cercanos a la Tierra con menos observaciones y más dispersas que las requeridas por los métodos actuales.
Un universo repleto de rocas
Nuestro sistema solar alberga decenas de millones de cuerpos rocosos, desde pequeños asteroides hasta planetas enanos del tamaño de nuestra luna. Muchos de estos cuerpos están lejos, pero otros orbitan cerca de la Tierra y se conocen como objetos cercanos a la Tierra (NEOs, por sus siglas en inglés). Los más cercanos, aquellos cuya trayectoria los lleva a menos de 8 millones de kilómetros de la órbita de la Tierra, merecen atención especial. Estos “asteroides potencialmente peligrosos” (PHAs, por sus siglas en inglés) se buscan y monitorizan sistemáticamente para asegurar que no colisionarán con nuestro planeta.
La caza de asteroides se intensifica
En un par de años, el Observatorio Vera C. Rubin, ubicado en lo alto de los Andes chilenos, se unirá a la caza de estos objetos. Las observaciones de Rubin aumentarán dramáticamente la tasa de descubrimiento de PHAs gracias a su espejo de 8.4 metros y su gigantesca cámara de 3200 megapíxeles. Sin embargo, para poder detectar con fiabilidad estas rocas espaciales, los investigadores necesitaban un nuevo tipo de algoritmo de detección. Eso es precisamente lo que han desarrollado en el Instituto DiRAC de la Universidad de Washington: HelioLinc3D.
HelioLinc3D en acción
Los investigadores del Instituto DiRAC pusieron a prueba HelioLinc3D para ver si podía descubrir un nuevo asteroide en datos existentes, uno con observaciones demasiado escasas para ser descubierto por los algoritmos convencionales de hoy en día. La prueba fue un éxito: HelioLinc3D detectó su primer PHA, el asteroide 2022 SF289, a una distancia de 21 millones de kilómetros de la Tierra.
Reflexiones finales
La detección de 2022 SF289 no solo confirma la eficacia de HelioLinc3D, sino que también anticipa una nueva era en la astronomía basada en datos. Como dice el científico de Rubin y director del DiRAC, Mario Jurić, “la próxima década de descubrimientos será una historia de avances en algoritmos tanto como en nuevos y grandes telescopios”.
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Reconozco que es una auténtica “chorrada” pero me emociono cada vez que veo mis iniciales (PHA = Pedro Hernández Ariznavarreta) utilizadas también para nombrar algo tan interesante como son los PHA = Asteroides Potencialmente Peligrosos
De chorrada nada. Acabo de leer en Astronomy un interesantísimo artículo sobre IA y sobretodo ML. El volumen de datos es tal q los astrónomos no pueden trabajar como antes y los grandes descubrimiemtos en cosmología van a venir por esta vía. Seguro q detrás usan grafeno q lo hace posible.
Lo de la chorrada no iba por el uso de modelos de Machine Learning para el tratamiento de datos satelitales… sino dar mi nombre PHA a los asteroides potencialmente peligrosos
La verdad es que los últimos cuatros años de mi vida laboral los pasé en GMV (acrónimo de Grupo de Mecánica de Vuelo) en los que entre otras muchas cosas nos/se dedican al apoyo de seguimientos de satélites, basura espacial, etc mediante el empleo de técnicas numéricas, ML , etc 😉