Utilizando 20 años de datos recopilados por el telescopio espacial Hubble, los astrónomos han identificado 1.701 rastros de asteroides desconocidos que facilitarán información sobre el sistema solar primitivo.

Con una combinación sofisticada de inteligencia humana y artificial, los astrónomos han descubierto 1.701 nuevos rastros de asteroides en los datos de archivo del Telescopio Espacial Hubble que abarcan los últimos 20 años.

Si bien alrededor de un tercio podría identificarse y atribuirse a objetos conocidos, más de 1.000 rastros probablemente correspondan a asteroides previamente desconocidos.

Estos asteroides no identificados son débiles y probablemente más pequeños que los asteroides detectados en estudios terrestres, pero podrían dar a los astrónomos pistas valiosas sobre las condiciones en el sistema solar primitivo, cuando se formaron los planetas.

Ciencia ciudadana

En junio de 2019, en el Día Internacional de los Asteroides, un grupo internacional de astrónomos lanzó el Hubble Asteroid Hunter, un proyecto de ciencia ciudadana en la plataforma Zooniverse. Su objetivo: identificar visualmente los asteroides en los datos de archivo del telescopio espacial Hubble.

“La basura de un astrónomo puede ser el tesoro de otro astrónomo”, bromea Sandor Kruk, investigador del Instituto Max Planck de Física Extraterrestre, quien dirigió el estudio. La mayoría de sus datos buscados se eliminan automáticamente en otras campañas de observaciones como ruido, añade.

Tomadas entre el 30 de abril de 2002 y el 14 de marzo de 2021 con las cámaras ACS y WFC3 a bordo del telescopio espacial Hubble, los astrónomos identificaron más de 37.000 imágenes compuestas apuntando por todo el cielo. Con un tiempo de observación típico de media hora, los rastros de asteroides deberían aparecer como rayas en estas imágenes.

“Debido a la órbita y el movimiento del propio Hubble, las rayas aparecen curvas en las imágenes, lo que dificulta la clasificación de las estelas de asteroides o, más bien, es difícil decirle a una computadora cómo detectarlas automáticamente”, explica Kruk.

Voluntarios

“Por lo tanto, necesitábamos voluntarios para hacer una clasificación inicial, que luego usamos para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático”.

En números: hubo 2 millones de clics en la página web de Hubble Asteroid Hunter, 11.482 voluntarios proporcionaron 1.488 clasificaciones positivas en aproximadamente el 1 % de las imágenes.

Los astrónomos utilizaron estas clasificaciones de los científicos participantes para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático automatizado en Google Cloud, para buscar rastros de asteroides adicionales en los datos de archivo restantes.

Este algoritmo condujo a otras 900 detecciones y un total de 2.487 posibles rastros de asteroides en los datos de archivo del Hubble.

Tres de los autores, Sander Kruk, Pablo García Martín, de la Universidad Autónoma de Madrid y Marcel Popescu, del Instituto Astronómico de la Academia Rumana, inspeccionaron estos rastros, excluyendo los rayos cósmicos y otros objetos, lo que condujo a un conjunto de datos final de 1.701 rastros encontrados en 1.316 imágenes del Hubble.

De estos rastros, alrededor de un tercio podrían identificarse como asteroides conocidos en Minor Planet Center, la base de datos más grande de objetos del Sistema Solar, dejando 1.031 rastros no identificados.

Más observaciones

Una identificación positiva como un asteroide (con una órbita conocida) necesitará más observaciones, pero la muestra ya parece muy interesante: estos objetos son sistemáticamente más débiles y, por lo tanto, probablemente más pequeños que los asteroides típicos detectados desde el suelo, con una velocidad y distribución similar en el cielo como los asteroides conocidos en el llamado Cinturón Principal.

En el trabajo de seguimiento, los astrónomos utilizarán las formas curvas de las estelas impresas por el movimiento del Hubble para determinar la distancia a los asteroides y estudiar sus órbitas.

 “Los asteroides son remanentes de la formación de nuestro sistema solar, lo que significa que podemos aprender más sobre las condiciones cuando nacieron nuestros planetas”, explica Kruk.

“Pero también hubo otros hallazgos fortuitos en las imágenes de archivo, que actualmente estamos siguiendo. El uso de esta combinación de inteligencia humana y artificial para buscar grandes cantidades de datos es un gran cambio de juego y también usaremos estas técnicas para otras próximas encuestas, como con el telescopio EUCLID”.

“Aunque fue diseñado para obtener imágenes de galaxias, se estima que EUCLID observa 150. 000 objetos en nuestro Sistema Solar”, agrega Rene Laureijs, científico del proyecto EUCLID y coautor de este estudio.

Referencia

Hubble Asteroid Hunter: I. Identifying asteroid trails in Hubble Space Telescope images. Sandor Kruk et al. A&A, Volume 661, May 2022; A85; 06 May 2022. DOI:https://doi.org/10.1051/0004-6361/202142998