En una colaboración sin precedentes entre los laboratorios de Oxford y la división de investigación de Google, la inteligencia artificial Gemini demuestra que el conocimiento astronómico puede adquirirse con un lote mínimo de imágenes. Con solo 15 fotos de cuerpos celestes, el modelo ya reconoce y clasifica objetos con precisión comparable a la de expertos humanos.
La alianza Oxford‑Google
El equipo de científicos de la Universidad de Oxford y Google empleó la arquitectura Gemini, la última IA generativa, para entrenarlo con un conjunto de 15 fotografías de estrellas, planetas y galaxias. A partir de este corpus, la IA logró aprender patrones espectrales y geométricos esenciales para la clasificación celestial.
Resultados sorprendentes
Tras el entrenamiento, Gemini alcanzó una precisión mayor al 90‑por‑cento al identificar tipos de estrellas y distinguir galaxias lejanas, superando incluso a modelos anteriores que requerían miles de imágenes. Los investigadores afirmaron que la IA mostró una capacidad de generalización asombrosa, aplicando lo aprendido a objetos inéditos.
Implicaciones para la astronomía
Con la IA capaz de analizar datos de telescopios en tiempo real, los científicos podrán acelerar el descubrimiento de exoplanetas y eventos cósmicos. Además, la reducción del número de imágenes de entrenamiento abre posibilidades para estudiar regiones del universo donde la recolección de datos es limitada.
Próximos pasos
Los equipos planean expandir la colaboración para entrenar Gemini con espectros de radio y datos sub‑infrarrojos, lo que podría impulsar la investigación de materia oscura y la evolución estelar. El éxito se presenta como un hito en la integración de la IA en la ciencia de datos astronómica.