Una investigadora argentina dirige el primer centro de IA aplicada a la Astronomía

Como resultado de una vasta carrera científica, la investigadora argentina Cecila Garraffo fue elegida para dirigir el primer Centro de Inteligencia Artificial (IA) aplicado a la Astronomía (AstroAI), que depende de la Universidad de Harvard y el Instituto Smithsoniano. 

Garraffo es licenciada en Astronomía por la Universidad Nacional de La Plata y doctorada en la Universidad de Buenos Aires. Aunque supo abrirse camino en el mundo de la investigación y la tecnología, reconoce que no fue fácil crecer en un ámbito predominantemente  masculino.

Comenzó estudiando para actuaria, pero en tercer año enfrentó una crisis vocacional. “Me interesaba muchísimo el universo, leía los libros de Stephen Hawking y me había apasionado la película Contacto. Decidí estudiar Astronomía y hoy siento que es un privilegio”, cuenta  la astrónoma.

“La astronomía es un campo muy nuevo que ofrece múltiples oportunidades. Es una experiencia de humildad, porque todavía hay muchas cosas por aprender, pero estoy orgullosa de la comunidad que creamos”, destacó Garrafo.

 “Me costó mucho decidirme a estudiar Astronomía. Cuando trabajé en física teórica, fue complicado ser mujer porque era un ámbito eminentemente masculino. Pero en computación es aún peor, la pasé muy mal. Hubo reuniones de las que salía casi llorando porque los colegas ignoraban lo que decía y después lo repetían como si fuera una idea propia. Era muy violento”, compartió la investigadora argentina en conversación con la periodista especializada Nora Bär, para El Destape.

Sin embargo, los obstáculos no detuvieron a Garraffo, quien hoy está al frente del AstroAI, donde trabajan unos 50 investigadores de diferentes disciplinas y que se propone aplicar la potencia de la IA al procesamiento e interpretación de información para avanzar en nuevos descubrimientos y líneas de investigación.

Garraffo se mudó a los Estados Unidos para cursar su doctorado en la Universidad de Brandeis, en el grupo que lideraba Stanley Deser, uno de los que estaba tratando de reconciliar la mecánica cuántica y la teoría de Albert Einstein.

Allí se dedicó a investigar las redes neuronales y el aprendizaje automático. Se especializó en astrofísica computacional en el Centro de Astrofísica (CAF), que depende de la Universidad de Harvard y del Smithsonian Institute. Más tarde se sumó como investigadora asociada al Departamento de Computación de Harvard.

Para entonces, la IA había tomado impulso, lo que la llevó a investigar y dar clases, mientras colaboraba con el telescopio de Rayos X Chandra y con el Event Horizon Telescope (EHT), que generaría la primera imagen de un agujero negro.

Inteligencia Artificial y astrofísica

Fue entonces que un grupo de estudiantes presentó un proyecto que incluía a astrofísicos y especialistas en computación. “Vi que la fórmula funcionaba y entendí que la razón por la que muchas veces fracasa es porque no hay nadie que facilite la comunicación. Haberme formado en computación y al mismo tiempo en Astrofísica, me ayudó a establecer un diálogo fluido entre estas dos comunidades que manejan lenguajes tan diferentes”, destacó la investigadora.

“Volví a trabajar en Chandra y ahí la gente empezó a pedir ayuda para sus trabajos. Hicimos una prueba piloto y explotó: pasamos de cuatro proyectos a 37 en tres meses. La directora vio el valor que tiene esto, creó este centro y me acaban de poner a cargo”, celebró Garraffo.

La astrónoma argentina se refirió a los grandes beneficios que representa contar con la IA en las investigaciones. “Cuando usamos herramientas de IA, podemos descubrir cosas que con los métodos tradicionales no nos son accesibles. Con los primeros, uno busca algo en particular. Con inteligencia artificial, empleando los sistemas más básicos de aprendizaje no supervisado, se pueden hacer conjuntos de datos y así encontrar patrones que no son obvios para el ojo humano ni para nuestros instrumentos. Allí hay una oportunidad de descubrimiento inmensa”, afirmó.

La era de Big data

“Estos métodos son muy buenos para encontrar correlaciones sutiles, difíciles de identificar de otras maneras en un mar de datos. En Astronomía, estamos por entrar en una era de Big Data. Con el observatorio Vera Rubin, vamos a pasar de observar 200 supernovas por año, a más de un millón, una cantidad de datos que no estamos preparados para aprovechar. Es inminente una revolución de detecciones, pero si queremos convertirlas en una revolución de descubrimientos, necesitamos herramientas para manejarlas. La IA es ideal para manejar muchos datos cuando buscamos algo que no sabemos que está ahí”, explicó Garraffo.

 “Es un campo nuevo que está explotando y creo que está llegando el punto en el que no disponer de ellos va a ser como en otra época no tener una computadora. Son herramientas a las que si no tenés acceso te limitan. Hay muchos campos en la astrofísica en los que va a ser absolutamente necesario”, enfatizó la investigadora argentina.

Cuando el poder computacional no alcanza

 “Necesitamos mucho poder computacional para algunos proyectos, pero no para todos. Los observatorios como el Vera Rubin están poniendo todos sus datos en la nube. Podremos acceder directamente a ellos para procesarlos y las herramientas de inteligencia artificial son más eficientes que las tradicionales, además de que se reducen mucho los costos.  En cosmología, las simulaciones son carísimas y llevan meses incluso en supercomputadoras. Con los métodos que estamos usando ahora, podemos reducir dramáticamente los costos de procesamiento. Con la cantidad de datos que vamos a observar, el poder computacional nunca nos alcanzaría. La manera de lograrlo es aplicando inteligencia artificial”,  confirmó.

Respecto al chequeo de los aportes que hace la AI a la investigación, Garrafo sostuvo: “A veces, la inteligencia artificial nos dice ‘Mirá, encontré esto´, y uno puede confirmarlo con otros métodos. Estamos poniendo mucho énfasis en que los resultados sean reproducibles e interpretables”.

“La inteligencia artificial abrevia los tiempos. Es como tener un asistente que acelera muchísimo el proceso. Pero lo más interesante es poder plantear nuevas hipótesis”, destacó la científica argentina.

“Estamos generando un modelo de lenguaje que se puede entrenar con todo el conocimiento de astrofísica desarrollado hasta el día de hoy. Es como entrenar a alguien para que conozca todos los papers que fueron escritos para que pueda encontrar patrones de alto nivel, multidimensionales.  Mi expectativa es que en un plazo más largo puedan identificar dónde podemos hacer una pregunta, cuál es el mejor camino para explorar. Una de las críticas más extendidas a la inteligencia artificial es nunca nos dio algo nuevo, solo reproduce cosas. Pero la posibilidad más prometedora es poder extraer nuevo conocimiento de los datos que ya tenemos, porque allí están codificadas leyes fundamentales de la física que no logramos desentrañar”, expresó con esperanza Garrafo.

Al referirse si temen que en un futuro los investigadores sean reemplazados por IA, la astrónoma expresó: “Uno conoce los riesgos y sabe lo que implican. Pero lo que puedo decir es que le vemos mucho, mucho potencial. La IA tiene numerosas aplicaciones positivas. El reemplazo de la persona por la máquina no es nuevo, pero en este ámbito nadie tiene miedo de perder el trabajo por estos sistemas. Al contrario, nos permite liberarnos de la parte tediosa de nuestra tarea y tener más tiempo para escribir papers, para presentar propuestas”, concluyó.

Con información de El Destape