En el Universo joven, hace unos diez mil millones de años, las galaxias parecían campos ilimitados después de una tormenta: por todas partes brotaban gigantescos grumos de formación estelar de miles de años luz, donde las estrellas jóvenes nacían con una energía desenfrenada. Hoy esas regiones casi han desaparecido: en las galaxias cercanas, los focos intensos son raros. Para desentrañar las causas de este declive se necesita una estadística de escala cósmica, y aquí entra en escena una cosechadora automática.

La mecánica conductora aquí es la red neuronal Faster R-CNN, montada sobre los cimientos de Zoobot, un modelo que absorbió millones de clasificaciones minuciosas de galaxias realizadas por voluntarios del proyecto Galaxy Zoo. Este «cerebro» entrenado escanea imágenes en seis filtros ugrizy (del ultravioleta al infrarrojo cercano), como si observara cada campo a través de un juego de oculares sensibles. Para entrenar el detector, se injertaron grumos sintéticos en imágenes reales, generados mediante simulaciones numéricas de poblaciones estelares, y se logró separar sin errores los «brotes» de las galaxias de fondo, estrellas parásitas y artefactos digitales.

Los resultados superaron las expectativas: para objetos más brillantes que magnitud 26 en la banda r, la exhaustividad de detección superó 0.9 y la pureza 0.8. Después de barrer 710 mil galaxias con corrimiento al rojo hasta 0.5, la cosechadora contó casi un millón y medio de candidatos. La eficacia baja un poco cerca de los centros de las galaxias y para estructuras de bajo contraste, pero se mantiene estable en un amplio rango de masas y tasas de formación estelar de los sistemas anfitriones. Lo más curioso: la visión multicanal permite a la cosechadora encontrar grumos incluso donde el ojo humano solo vería una mancha difusa, gracias a una ingeniosa normalización del brillo mediante el arcoseno hiperbólico (ver fórmula).

Ahora, con un mapa de la «productividad» del cosmos cercano, los astrónomos pueden compararlo directamente por primera vez con el Universo lejano de la época del mediodía cósmico. Es una brújula fiable para descifrar cómo acumularon masa las galaxias y por qué su intensa formación estelar se fue apagando. Los próximos pasos incluyen un ajuste masivo de distribuciones espectrales para estimar edades, metalicidad y masas; con los sondeos Euclid y LSST se resolverán subestructuras y se incorporará la espectroscopía para medir la dinámica del gas. El trabajo establece un estándar de oro para la clasificación morfológica automática, convirtiendo el estudio de la evolución estelar y el enriquecimiento del medio interestelar en una ciencia estadística precisa.