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Una orquesta cuyos músicos tocan en ciudades distintas y el director los escucha con un retraso de fracciones de segundo. Así funcionan aproximadamente las redes de radiotelescopios como el Very Long Baseline Array: una decena de antenas, desde Hawái hasta las Islas Vírgenes, captan el susurro de galaxias lejanas. Para reunir las grabaciones dispersas en una sola imagen, hay que sincronizar perfectamente las señales: tener en cuenta la humedad del aire, el temblor de la atmósfera, los relojes desajustados. Durante décadas, esta calibración la hacían personas, dedicando horas a cada objeto. Para el proyecto SMILE, que requiere procesar unos 5000 objetos, este enfoque se convirtió en un cuello de botella.

La nueva herramienta AVICA asume el papel de un paciente ingeniero de sonido. Abre los archivos de archivo grabados en distintos formatos a lo largo de 30 años y busca por sí misma el tono de referencia: un punto brillante en el cielo con el que alinear todas las antenas. El algoritmo, como un afinador de pianos, capta las pulsaciones de las señales (franjas de interferencia) y elige la nota más limpia. Luego, el programa aplica automáticamente una cadena de correcciones, transformando los datos crudos en una imagen lista. Todo el proceso para un objeto tarda unos 30 minutos en un servidor normal.

Tras bambalinas, el sistema ALFRD dirige la operación: lanza las tareas, supervisa el progreso y registra los resultados en tiempo real. Este enfoque permitió por primera vez revisar de forma totalmente automática el gigantesco archivo de datos del radiointerferómetro de base ultralarga, sin recurrir a la calibración manual. En el futuro, la capacidad de AVICA de elegir por sí mismo las señales de referencia se incorporará al paquete público rPICARD, y cualquier radiotelescopio podrá trabajar a ciegas, sin un operador humano. La orquesta, por fin, ha aprendido a tocar afinada por sí sola.

Resumen original

tal como lo escribieron los autores, en inglés arXiv:2604.17448

Calibrating large volumes of Very Long Baseline Interferometry (VLBI) data traditionally requires significant human intervention at every stage. While the Common Astronomy Software Applications (CASA) package is the standard data reduction tool across major radio observatories, no existing CASA-based pipeline operates in a fully automated manner across the heterogeneous data formats produced by the Very Long Baseline Array (VLBA) over three decades of operations. The Search for Milli-Lenses (SMILE) project, requiring the calibration of ~5000 VLBA sources, makes such blind automation a practical necessity. We introduce the Automated VLBI pipeline in CASA (AVICA), which automates the calibration of archival VLBA data. AVICA extends the CASA-based rPICARD framework by automating preprocessing of FITS-IDI and Measurement Set data formats, calibrator and reference antenna selection via FFT-based fringe detection, and execution of the full calibration workflow. Progress tracking is handled by ALFRD (Automated Logical Framework for executing Dynamic scripts), which orchestrates pipeline execution and records results in real time. AVICA was validated on 1000 NRAO archival sources spanning 1995-2023, covering 1372 band-separated observations across the S, C, X, U, and K bands. Calibrated output was produced for 978 sources (97.8%), with 22 failures due to corrupted or incomplete data. Mean per-source execution time was ~30 minutes using MPI parallelization with up to 20 cores. AVICA demonstrates that fully blind calibration of heterogeneous archival VLBA data is achievable with CASA. The automated calibrator and reference antenna selection will be incorporated into a future rPICARD release, extending blind calibration to any supported array. AVICA and ALFRD are available as open-source Python packages.