Crean en Chile un poderoso código que puede clasificar millones de galaxias con una precisión del 93%

Astrónomos del Núcleo MINGAL, en Chile, desarrollaron un algoritmo que puede clasificar millones de galaxias sin la necesidad del análisis con el ojo humano. El hallazgo se publicó hoy en la revista Astronomy & Astrophysics.

Con este método, el equipo liderado por Vitor Sampaio, investigador de postgrado de la Universidad Federico Santa María (USM) y miembro de MINGAL, creó un nuevo catálogo galáctico, que pudo identificar masivamente las formas de las galaxias.

“Logramos clasificar diferentes tipos de galaxias, midiendo sus formas sin depender únicamente de la mirada humana”, explica el astrónomo en un comunicado.

Para esto, usaron un código de programación que revisó capturas del Observatorio Interamericano Cerro Tololo, ubicado en Chile. Así, determinaron las características que las hacen identificables y diferenciables entre sí.

Tradicionalmente, los astrónomos clasificaban galaxias de manera manual, principalmente espirales, elípticas, lenticulares e irregulares, pero en los últimos años han estado desarrollando sistemas automatizados que puedan acelerar este trabajo.

Esto les permite abarcar más rápido la exploración del universo. Yara Jaffé, directora alterna del MINGAL y académica USM, señala que “la caracterización de la morfología de más de un millón de galaxias no puede realizarse mediante inspección visual. Por lo tanto, los métodos automatizados se convierten en una forma de superar esta limitación”.

Un código para clasificar galaxias

En específico, Sampaio utilizó lenguaje Python para crear el código “GalMEx” (siglas de Galaxy Morphology Extractor), que analiza cómo se distribuye la luz en la imagen de las galaxias.

Este puede ver “qué tan concentrada está la luz en el centro, qué tan simétrica es, si tiene zonas irregulares o brillantes en lugares inesperados”, indica el experto, “estos valores, llamados índices no paramétricos, transforman la apariencia visual de una galaxia en números objetivos y comparables”.

Su método alcanzó una precisión cercana al 93%. “Al usar una sola herramienta para todas las galaxias, los resultados ahora son más confiables y reproducibles“, plantea.

Para probarlo, usaron el catálogo DECaLS (Dark Energy Camera Legacy Survey), un sondeo realizado con el instrumento “DECam”, del Observatorio de Cerro Tololo. En total, lograron clasificar cerca de 1,7 millones de galaxias.

Los resultados “fueron validados comparándolos con las etiquetas del proyecto Galaxy Zoo, donde miles de personas clasifican galaxias de forma voluntaria”, explica Sampaio. Además, fueron especialmente valiosos para el estudio del cielo del hemisferio sur, donde se encuentra Chile, que tiene algunos de los mejores observatorios del mundo.

En el futuro esperan poder perfeccionar el código para identificar otros tipos más complejos de galaxias. “El objetivo es identificar no solo cuáles galaxias tienen formas inusuales, sino también cuál fue el proceso físico que lo causó, ya que cada mecanismo deja señales distintas en la morfología galáctica. El equipo ya cuenta con resultados preliminares prometedores en esta dirección”, concluye.

Referencia:

V. M. Sampaio, Y. Jaffé y otros autores. Morphologies for DECaLS galaxies through a combination of nonparametric indices and machine learning methods. Revista Astronomy & Astrophysics, 2026.