Un nuevo algoritmo de inteligencia artificial (IA) desarrollado por una colaboración internacional liderada por la Universidad Northwestern (EE.UU.) codirigida además por el astrónomo Nabeel Rehemtulla, detectó, identificó y clasificó de manera exitosa con la herramienta de aprendizaje automático denominada Bot para Encuesta Transitoria Brillante (BTSbot), la primera supernova en un proceso totalmente automatizado sin participación humana, la misma que fue entrenada previamente con más de 1,4 millones de imágenes históricas de 16.000 fuentes astronómicas.
Durante la identificación, BTSbot se enfocó en la supernova SN2023tyk, la misma que fue recientemente descubierta, y partir de ahí solicitó automáticamente la imagen de la supernova potencial al Observatorio Palomar (EE.UU.), donde el telescopio robótico SED Machine realizó observaciones en profundidad. Luego, la máquina SED envió la imagen obtenida al SNIascore de Caltech (EE.UU.) para determinar el tipo de supernova y concretar si se trataba de una explosión termonuclear de una enana blanca o del colapso del núcleo de una estrella masiva.
Después de determinar que se trataba de una explosión estelar en la que una enana blanca en un sistema estelar binario explota por completo (supernova de Tipo Ia), el sistema automatizado hizo público el descubrimiento dos días después de iniciar el proceso.
Cabe destacar que, es la primera vez que una serie de robots y algoritmos de IA identifican y descubren una supernova.
