15 175 107 estrellas. Cada una ha recibido su edad. Pero ninguna cifra es exacta: la edad de una estrella es como intentar adivinar la edad de una persona por una foto. Usted diría 'alrededor de 30', no 'exactamente 30 años y 5 días'. Aquí ocurre lo mismo: la cifra está envuelta en una nube de incertidumbre. Esta etiqueta es fundamental para la evolución galáctica: sin ella, el mapa de la Vía Láctea se queda plano. Ya en el siglo pasado, Cecilia Payne-Gaposchkin descubrió de qué están hechas las estrellas, y Hans Bethe desentrañó la fuente de su energía —por eso sabemos cómo viven y envejecen—. Pero no se puede medir directamente la edad. Se deduce a partir de las leyes de la evolución estelar o, para unas pocas, por el 'temblor' de la estrella (como lo hizo el telescopio Kepler bajo la dirección de William Borucki). Sin embargo, para la mayoría de las estrellas solo contamos con fotometría y espectroscopía del telescopio Gaia. De estos datos se extraen la temperatura, la gravedad superficial y la metalicidad —que son las que guardan la huella de la edad—.
El nuevo enfoque utiliza un algoritmo de aprendizaje automático que aprende a partir de ejemplos. Se entrenó con 135 569 estrellas cuyas edades ya se conocían bastante bien gracias al proyecto APOGEE. Este algoritmo, a diferencia de una simple calculadora, no da una sola cifra, sino todo un abanico de valores posibles —como si dijera: 'lo más probable es tanto, pero con cierta dispersión'—. El problema es que incluso las edades de referencia no son perfectas; tienen su propio margen de error. Por eso se ajustó el cálculo: a la incertidumbre propia del algoritmo se le sumó el error conocido de cada referencia. Pero los datos de entrada —temperatura, composición química— también se miden con imprecisiones. Para entender cómo estas imprecisiones se filtran en el resultado, se recurrió a la simulación numérica con múltiples remuestreos: para cada estrella se ejecutaron 200 variantes ligeramente modificadas de los parámetros y se promedió el resultado. Así nació un modelo que no se limita a dar una edad, sino que informa honestamente sobre la borrosidad de la estimación.
La comprobación mostró: la desviación media de la edad predicha con respecto a la real es de solo –0,119 mil millones de años, y la dispersión típica es de 1,200 mil millones de años. Luego se aplicó el algoritmo a 15 175 107 estrellas del catálogo Gaia con los parámetros adecuados. Ahora, para cada una no solo tenemos la edad, sino también tres tipos de error: el del método en sí, el debido a la imprecisión de los datos de entrada y el error total. El error total típico es de unos 1,4 mil millones de años, aproximadamente una cuarta parte de la edad de la Tierra. La comparación con otros métodos confirma su fiabilidad. Ahora los astrónomos pueden seleccionar estrellas con una precisión aceptable para estudiar la formación estelar en distintas regiones de la Galaxia. Esto permite no esconder la incertidumbre, sino trabajar con ella, trazando una ruta a través de la niebla. Mirando a través de esta niebla probabilística, los investigadores empiezan a distinguir los contornos de la historia de la Vía Láctea.
La famosa estrella 'Matusalén' recibió inicialmente una edad de 16 000 millones de años, más que el propio Universo. Luego se corrigió el error, y ahora el nuevo método ayuda a evitar semejantes despropósitos mostrando la borrosidad de cada estimación.
La determinación precisa de la edad de una estrella por su luz recuerda al tricorder de 'Star Trek'. Aún no es un análisis instantáneo, pero el catálogo de 15 millones de estrellas es un gran paso hacia esa herramienta.