El análisis espectral con IA aplica el aprendizaje automático para interpretar espectros de estrellas, galaxias o sistemas cuánticos con fines de clasificación o mejora.El análisis espectral con inteligencia artificial combina la técnica tradicional de descomponer la luz (u otra radiación) en sus longitudes de onda componentes con algoritmos de aprendizaje automático capaces de reconocer patrones en los espectros resultantes. Los espectros son como huellas dactilares: cada elemento, molécula o proceso físico deja una firma única en la luz que emite o absorbe. La IA se utiliza para clasificar estas firmas, identificar objetos raros o mejorar la resolución de los datos espectrales, lo que permite analizar vastos conjuntos de datos de telescopios o experimentos cuánticos que resultarían abrumadores para los investigadores humanos.
El uso de computadoras para analizar espectros se remonta a la década de 1960, pero la aplicación del aprendizaje profundo a los espectros astronómicos cobró protagonismo en la década de 2010 con el auge de grandes cartografiados del cielo como el SDSS y la disponibilidad de potentes GPU.
Un espectrómetro capta la luz y la dispersa en un espectro, que se registra como una serie de valores de intensidad a distintas longitudes de onda. En lugar de comparar manualmente este espectro con plantillas conocidas, se entrena una red neuronal con miles de ejemplos etiquetados para que aprenda los sutiles patrones que distinguen, por ejemplo, un agujero negro de una estrella de neutrones, o una estrella joven de una vieja. Una vez entrenada, la IA puede clasificar al instante nuevos espectros, incluso aquellos con baja relación señal-ruido, y en ocasiones puede inferir propiedades físicas como temperatura, velocidad o composición química.
Se utiliza en astronomía para clasificar automáticamente millones de galaxias y estrellas a partir de datos de cartografiados, y en óptica cuántica para interpretar los espectros de materiales exóticos o fuentes de fotones individuales.
El análisis espectral con IA puede a veces determinar la edad de una estrella solo por la forma sutil de sus líneas espectrales, algo que antes requería un complejo modelado físico.

















