Científicos mexicanos rastrearán la materia oscura con IA para la NASA
Especialistas de la UNAM y la UASLP entrenan algoritmos sobre simulaciones del telescopio Nancy Grace Roman para mapear perturbaciones invisibles en el universo profundo.
Investigadores y posgraduados de la Universidad Nacional Autónoma de México y de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí diseñan modelos de inteligencia artificial para cazar indicios de materia oscura en las futuras observaciones del telescopio espacial Nancy Grace Roman de la NASA.
El proyecto se enmarca en la iniciativa internacional The Roman Data Challenge for Dark Matter Substructure, un esfuerzo enfocado en detectar cúmulos invisibles aprovechando lentes gravitacionales. Bajo la coordinación de Octavio Valenzuela Tijerino, especialista del Instituto de Astronomía de la UNAM, el equipo mexicano busca resolver uno de los mayores enigmas de la astrofísica moderna: determinar la ubicación y estructura de una sustancia que no emite, no absorbe ni refleja luz.
Aunque la materia oscura representa cerca del 85% de toda la materia del universo (y el 27% del contenido total de materia y energía), los astrónomos únicamente conocen su presencia por la gravedad que imprime sobre cuerpos visibles y sobre la luz de galaxias lejanas. Siguiendo la teoría de la relatividad general de Albert Einstein, un objeto de gran masa curva el tejido espacio-temporal a su alrededor; cuando la luz de una galaxia de fondo cruza ese espacio deformado, se desvía y crea arcos, dobles siluetas o anillos alrededor de la galaxia intermedia.
Regina Ramírez Ibáñez y Juan de Dios Rojas Olvera, investigadores en formación del Posgrado en Astrofísica de la UNAM, desarrollan técnicas de machine learning que procesan estas distorsiones lumínicas para trabajar a la inversa: miden el grado de curvatura y reconstruyen cuánta masa, visible o invisible, provocó esa alteración. Estos modelos algorítmicos automatizan cálculos que en computación tradicional tomarían meses, acelerando la detección de alteraciones diminutas en las trayectorias de la luz.
El entrenamiento ocurre actualmente sobre universos simulados. El telescopio Roman fue lanzado el pasado 30 de agosto de 2026 en un cohete Falcon Heavy de SpaceX y, tras la puesta en marcha de su cámara infrarroja Wide Field Instrument el 15 de septiembre, se mantiene en calibración rumbo a sus primeras tomas científicas en 2027. La herramienta de visión de Roman cubrirá un área 100 veces superior a la del Hubble en cada disparo, generando cerca de 20 petabytes de datos y alrededor de 100 mil sistemas de lentes gravitacionales durante sus cinco años de misión principal.
Entender la física fundamental del cosmos no es una curiosidad abstracta: las redes neuronales y algoritmos de procesamiento masivo desarrollados para filtrar imágenes del espacio son las mismas tecnologías que hoy optimizan los diagnósticos por resonancia magnética en medicina, agilizan la detección de fraudes bancarios y mejoran los mapas de navegación en nuestros teléfonos. Seguir de cerca estas investigaciones demuestra cómo el talento científico de las universidades públicas nacionales aporta soluciones matemáticas de vanguardia que terminan transformando la vida digital cotidiana.