El primer simulador ¡del cosmos!

Corría el año 2003 cuando se hablaba que la Inteligencia Artificial había demostrado tener grandes beneficios en el control de robots para la exploración espacial. Los Spirit rovers, como los Opportunity, ostentaron un sistema llamado Autonav, el cual les guiaba en las excursiones por Marte. Además, el software Autonomous Exploration for Gathering Increased Science (AEGIS) fue utilizado por la NASA en el robot conocido como Curiosity para seleccionar los elementos que considerara más interesantes en el planeta rojo y capturar imágenes de ellos. Gracias a esos sistemas aumentó notablemente el ritmo de recolección de datos. A 16 años de distancia, astrofísicos de instituciones estadounidenses, canadienses y japonesas han empleado por primera vez la IA para generar simulaciones en 3D del universo. Suena a una historia de ciencia y ficción, como la mayoría que hemos compartido en este espacio, pero la trascendencia de esto va más allá incluso hasta del propio entendimiento de los expertos. Estamos hablando del modelo bautizado como “Deep Density Displacement Model” o “D3M” con la capacidad de realizar representaciones del cosmos en 30 milisegundos, mientras que otros simuladores considerados ‘rápidos’ normalmente se toman 2 minutos. Lo sorprendente de esta IA es su precisión para calcular cómo sería el universo si se modificaran algunos parámetros, como la cantidad de materia oscura. Los investigadores pusieron en marcha simulaciones en un universo en forma de caja, durante 600 millones de años luz y compararon los resultados con modelos lentos y rápidos. El simulador tiene el potencial de ayudar a investigadores a completar algunos de los espacios en blanco en la historia del universo. Vamos más despacio, hasta antes del “D3M” los expertos habían usado simulaciones por computadora para probar y revertir digitalmente el origen y la evolución de nuestro universo durante décadas. Ahora con el primer simulador del cosmos se pueden revisar resultados con mucha mayor precisión en milésimas de segundos. Así de sencillo, es como enseñar software de reconocimiento de imágenes con muchas fotos de gatos y perros, pero luego es capaz de reconocer elefantes. Nadie sabe cómo lo hace, y es un gran misterio por resolver aún. Fascinante, ¿no le parece?

Apenas estamos investigando más allá del espacio observable para determinar qué hay en Marte y después de la Luna. La IA puede ayudarnos a entender cómo miles de millones de variables que afectan la evolución de nuestro universo juegan un rol en el surgimiento de estrellas, e, incluso, la vida… porque seguimos sin saber si estamos solos en el universo.