Más de 1.000 nuevos asteroides son descubiertos ocultos en los archivos del Hubble

Investigadores han encontrado cerca de 1.700 rastros de asteroides en los datos archivados del Hubble de los últimos 20 años, de los cuales más de 1.000 no se habían identificado previamente.

En esta observación del Hubble tomada el 5 de diciembre de 2005, el asteroide 2001 SE101 del Cinturón Principal pasa frente a la Nebulosa del Cangrejo. Crédito: NASA/ESA HST, procesamiento de imágenes: Melina Thévenot.

A medida que pasa el tiempo y más y más telescopios realizan más observaciones, sus datos de archivo combinados siguen creciendo. A veces, los descubrimientos acechan en esos datos que esperan nuevas herramientas analíticas o esfuerzos renovados de los científicos antes de ser revelados.

Y eso es justamente lo que sucedió gracias a un proyecto de ciencia ciudadana llamado Hubble Asteroid Hunter, el cual fue lanzado en 2019 por un grupo de astrónomos para analizar los datos del icónico telescopio espacial y encontrar nuevos asteroides.

Ahora, los investigadores publicaron los resultados en un nuevo artículo titulado Hubble Asteroid Hunter I. Identifying asteroid trails in Hubble Space Telescope. El estudio está en línea en la revista Astronomy and Astrophysics y el autor principal es Sandor Kruk del Instituto Max Planck de Física Extraterrestre.

«La basura de un astrónomo puede ser el tesoro de otro», dijo Kruk en un comunicado de prensa.

Los datos que buscaron se descartaron en gran medida de otros trabajos de observación que no se centraron en los asteroides. En muchos casos, los datos habrían aparecido como «ruido» y se eliminaron para resaltar diferentes elementos. Pero todos estos datos secundarios no examinados todavía están archivados y disponibles.

Distribución en el cielo de las nuevas estelas en las imágenes de archivo del Hubble: los círculos naranjas indican los objetos no identificados, las estrellas azules los asteroides identificados y conocidos. El plano de la eclíptica está marcado con una línea roja en esta proyección. Crédito: MPE.

«La cantidad de datos en los archivos de astronomía aumenta exponencialmente y queríamos hacer uso de estos datos asombrosos», comentó Kruk.

El proyecto examinó más de 37.000 imágenes compuestas del Hubble. Fueron tomadas entre el 30 de abril de 2002 y el 14 de marzo de 2021 con la Cámara avanzada para estudios y la Cámara de campo amplio 3 a bordo del Telescopio espacial Hubble. La mayoría de las imágenes son exposiciones de 30 minutos de duración, por lo que los rastros de asteroides aparecen como rayas curvas.

Científicos ciudadanos

Estas rayas están en el corazón del problema: las computadoras luchan por detectarlas. Ahí es donde entran en juego la plataforma Zooniverse y los científicos ciudadanos.

«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 mejor dicho, es difícil decirle a una computadora cómo detectarlas automáticamente», explicó Kruk. «Por lo tanto, necesitábamos voluntarios para hacer una clasificación inicial, que luego usamos para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático».

En la clasificación de las imágenes participaron 11.482 científicos ciudadanos. La página del cazador de asteroides Hubble en Zooniverse tuvo más de 2 millones de clics, y los voluntarios proporcionaron 1.488 clasificaciones positivas en aproximadamente el 1 por ciento de las imágenes.

Este mosaico consta de 16 conjuntos de datos diferentes del telescopio espacial Hubble de NASA/ESA que se estudiaron como parte del proyecto de ciencia ciudadana Asteroid Hunter. A cada uno de estos conjuntos de datos se le asignó un color en función de la secuencia temporal de las exposiciones, donde los tonos azules representan la primera exposición en la que se capturó el asteroide y los tonos rojos representan la última. Crédito: ESA/Hubble/NASA, S. Kruk (ESA/ESTEC), M. Zamani (ESA/Hubble).

El trabajo de los ciudadanos que participaron entrenó un algoritmo de aprendizaje automático para buscar el resto de imágenes de forma rápida y precisa. El algoritmo existe en Google Cloud y, una vez que se entrenó, contribuyó con otras 900 detecciones para un total de 2.487 posibles rastros de asteroides en los datos del Hubble.

Entonces los científicos profesionales jugaron su papel. Tres de los autores del artículo —incluido el autor principal Sandor Kruk— repasaron los resultados. Excluyeron cosas como los rayos cósmicos y otros objetos, lo que resultó en 1.701 rastros encontrados en 1.316 imágenes del Hubble. Alrededor de un tercio de ellos eran asteroides conocidos, dejando 1.031 rastros de asteroides no identificados.

Lo que sigue

Estos asteroides han escapado a la detección porque son más débiles y probablemente mucho más pequeños que la mayoría de los detectados desde el suelo.

Las observaciones de seguimiento confirmarán cuántos de ellos son asteroides recién descubiertos y determinarán sus órbitas. Es probable que parte de los 1.031 no se confirme, pero el resto ayudará a desarrollar nuestra comprensión de la población de asteroides de nuestro sistema solar.

Este documento es el primero publicado como parte del proyecto Hubble Asteroid Hunter. En artículos posteriores, los autores utilizarán la forma curva de las estelas de asteroides para determinar sus órbitas y sus distancias.

Fuente: Max Planck Institute/UT. Edición: MP.