Proyecto financiado por ANID utilizará inteligencia artificial para medir la turbulencia atmosférica y optimizar la observación astronómica.
Imagen cedida PUCV
La inteligencia artificial aplicada a la astronomía comienza a abrir nuevas posibilidades para los grandes observatorios instalados en Chile. Un proyecto liderado por la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV) busca desarrollar una tecnología capaz de caracterizar en tiempo real la turbulencia atmosférica dentro de los domos de los telescopios, permitiendo optimizar las observaciones científicas.
La iniciativa del Laboratorio de Óptica Atmosférica y Estadística (@SOL) se adjudicó recursos del concurso FONDEF IDeA I+D 2026 de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) y pretende utilizar redes neuronales profundas y técnicas de Machine Learning para mejorar la operación de algunos de los telescopios más importantes del mundo.
Chile alberga instalaciones astronómicas de relevancia mundial, entre ellas el Very Large Telescope (VLT) de Paranal y el futuro Extremely Large Telescope (ELT) en Cerro Armazones, ambos ubicados en la Región de Antofagasta.
Uno de los principales problemas que enfrentan estos observatorios es la denominada turbulencia de domo o dome seeing, fenómeno que genera distorsiones en la luz estelar debido a las diferencias de temperatura entre el interior del domo, la estructura del telescopio y el ambiente exterior. Estas alteraciones reducen la calidad de las imágenes astronómicas y dificultan investigaciones de alta precisión, como la búsqueda de exoplanetas o estudios de objetos extremadamente lejanos.
El académico del Instituto de Física de la PUCV y director del proyecto, Darío Pérez, explicó que este fenómeno continúa siendo complejo de medir con la resolución que exigen los telescopios de nueva generación.
“Chile es la capital astronómica del mundo, pero la turbulencia que se forma dentro de las propias cúpulas sigue siendo difícil de medir con la resolución que los telescopios gigantes necesitan”, señaló el investigador.
La propuesta considera un sistema completamente no invasivo que empleará cámaras de alta velocidad y blancos reflectivos pasivos, utilizando únicamente la luz natural del cielo.
La tecnología integrará dos sistemas de redes neuronales profundas. La primera analizará las secuencias de imágenes para extraer las propiedades de la turbulencia, mientras la segunda realizará una reconstrucción tomográfica del fenómeno atmosférico.
Según explicó Darío Pérez, los actuales instrumentos comerciales presentan márgenes de error superiores al 30% en este tipo de mediciones.
El investigador sostuvo que un análisis que actualmente puede tomar entre tres y cuatro horas a un especialista podrá realizarse en segundos mediante inteligencia artificial.
De acuerdo con la información difundida por la PUCV, el software será capaz de generar mapas tridimensionales de la turbulencia en menos de dos minutos y entregar actualizaciones cada cinco segundos.
El proyecto contempla una ejecución de 24 meses y busca avanzar desde una etapa experimental básica hasta una validación operativa en terreno.
Para ello contará con el respaldo técnico del European Southern Observatory (ESO), organismo que facilitará campañas de validación en el telescopio UT3 del VLT en el Observatorio Paranal.
Las aplicaciones potenciales de esta tecnología no se limitan a la astronomía. La capacidad de caracterizar con precisión la turbulencia atmosférica podría abrir oportunidades en las comunicaciones ópticas en espacio libre, además de aplicaciones en telecomunicaciones satelitales y otros sectores tecnológicos.
