🔬 La NASA abrió Artifact InSPECtor, un proyecto de ciencia ciudadana en el que cualquiera revisa datos reales del telescopio Euclid y marca «artefactos»: señales que no vienen de galaxias ni estrellas. Esas marcas servirán para afinar la herramienta de inteligencia artificial que limpia los datos. En 2027 se sumará el telescopio Nancy Grace Roman.
Euclid, construido por ESA con aportes clave de la NASA, recoge la luz de millones de galaxias lejanas. Roman captará una cifra parecida, pero a otras distancias y densidades del cielo. Ambos llevan un espectrógrafo, un instrumento que funciona como un prisma: separa la luz de cada galaxia en un arcoíris de colores. Leyendo esos patrones —los espectros— los astrónomos deducen a qué distancia está cada galaxia, qué tipo de estrellas alberga y algo sobre el agujero negro supermasivo de su centro.
El problema aparece antes. Los datos vienen salpicados de artefactos: destellos de luz que rebotan en la carcasa del telescopio, rayos cósmicos que golpean el detector, rarezas de la cámara o de la electrónica. Es como la mancha en la lente del móvil que sale en la foto, o el reflejo del Sol que tapa media imagen. Hay herramientas de IA entrenadas para reconocer esas señales falsas, igual que tu teléfono reconoce caras, pero con instrumentos tan nuevos todavía fallan.
Ahí entra el voluntario. El proyecto te enseña a distinguir artefactos y luego usa tus respuestas para mejorar las instrucciones que guían a la IA. Se participa desde el móvil, la tableta o el ordenador. «Es genial que podamos ayudar a enseñar cosas nuevas a los ordenadores», dijo Maeve F., de nueve años, tras probarlo.
✅ Euclid y Roman apuntan a una pregunta de fondo: cómo se expande el universo y qué papel desempeña la energía oscura, esa fuerza misteriosa detrás de la expansión. Datos más limpios significan espectros más fiables. El límite: esto es el anuncio de un proyecto, no un resultado científico. Los datos de Roman no llegarán hasta principios de 2027 y la NASA no detalla cuántas clasificaciones harán falta para que la IA mejore.
