Ayuda a la ESA a clasificar las formas de las galaxias con Euclid Galaxy Zoo

La Agencia Espacial Europea (ESA) lanza un nuevo proyecto para acercar a los astrocuriosos al universo, concretamente a las galaxias. Galaxy Zoo es un proyecto de ciencia ciudadana en el que puedes ayudar a identificar las formas de miles de galaxias en imágenes tomadas por el telescopio espacial Euclid. Además de aprender y descubrir, puedes ayudar, gracias a estas clasificaciones, a los científicos a responder preguntas sobre cómo han cambiado las formas de las galaxias con el tiempo, y qué causó estos cambios y por qué. 

En su misión de cartografiar el Universo, Euclid tomará imágenes de cientos de miles de galaxias distantes. En noviembre de 2023 y mayo de 2024, el mundo pudo ver por primera vez la calidad de las imágenes de Euclid, que incluían una variedad de fuentes, desde nebulosas cercanas hasta cúmulos distantes de galaxias. En el fondo de cada una de estas imágenes hay cientos de miles de galaxias distantes. 

La visión de Euclides del cúmulo de galaxias de Perseo // ESA

Se espera que durante los próximos seis años la nave espacial envíe a la Tierra alrededor de 100 GB de datos cada día. Se trata de una gran cantidad de datos, y etiquetarlos únicamente con el esfuerzo humano es increíblemente difícil. 

Por eso, los científicos del consorcio de la ESA y Euclid se han asociado con Galaxy Zoo, este proyecto de ciencia ciudadana en la plataforma Zooniverse, donde el público puede ayudar a clasificar las formas de las galaxias. 

Euclid publicará sus primeros catálogos de datos para la comunidad científica a partir de 2025, pero mientras tanto cualquier voluntario del proyecto Galaxy Zoo podrá echar un vistazo a imágenes nunca antes vistas desde el telescopio. 

Podrías ser la primera persona en ver una galaxia  Ejemplo de galaxias euclidianas en Galaxy Zoo // ESA

El primer conjunto de datos, que contiene decenas de miles de galaxias seleccionadas de más de 800 000 imágenes, se ha puesto a disposición en la plataforma y está esperando a que ayudes a clasificarlas. 

Si participas en el proyecto, podrías ser el primero en ver las últimas imágenes de Euclid. No solo eso, también podrías ser el primer ser humano en ver la galaxia en la imagen. 

El proyecto Galaxy Zoo se lanzó por primera vez en 2007 y pedía a miembros del público que ayudaran a clasificar las formas de un millón de galaxias a partir de imágenes tomadas por el Sloan Digital Sky Survey. En los últimos 17 años, Galaxy Zoo ha permanecido operativo, con más de 400 000 personas clasificando las formas de las galaxias de otros proyectos y telescopios, incluidos el telescopio espacial Hubble y el telescopio espacial James Webb. 

Humanos e IA trabajando juntos 

Estas clasificaciones no solo son útiles por su potencial científico inmediato, sino también como conjunto de entrenamiento para algoritmos de inteligencia artificial (IA). Sin que los humanos les enseñen qué buscar, los algoritmos de IA tienen dificultades para clasificar las galaxias. Pero juntos, los humanos y la IA pueden clasificar con precisión un número ilimitado de galaxias. 

En Zooniverse, el equipo ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial llamado ZooBot, que primero examinará las imágenes de Euclid y etiquetará las "más fáciles", de las que ya existen muchos ejemplos en estudios de galaxias anteriores. Cuando ZooBot no esté seguro de la clasificación de una galaxia, tal vez debido a estructuras complejas o débiles, la mostrará a los usuarios de Galaxy Zoo para obtener sus clasificaciones humanas, que luego ayudarán a ZooBot a aprender más. 

En la plataforma, a los voluntarios se les presentarán imágenes de galaxias y luego se les harán varias preguntas, como "¿La galaxia es redonda?" o "¿Hay señales de brazos espirales?". 

Después de ser entrenado en estas clasificaciones humanas, ZooBot se integrará en los catálogos de Euclid para proporcionar clasificaciones detalladas de cientos de millones de galaxias, lo que lo convertirá en el catálogo científico más grande hasta la fecha y permitirá una ciencia innovadora.