Inteligencia artificial y espectros estelares
El trabajo de Signor se centró en torno a una pregunta metodológica central: ¿Cómo se codifica e infiere la información física y química de las estrellas a partir de sus espectros, en una era dominada por grandes catálogos observacionales y modelos de aprendizaje automático?
Entre los principales aportes de la tesis destaca el análisis crítico de las redes neuronales informadas por la física (PINNs), herramientas que, aunque prometedoras para acelerar el modelado de atmósferas estelares en 3D, aún presentan limitaciones estructurales importantes relacionadas con problemas de optimización y condicionamiento matemático. Junto con ello, la investigación desarrolló nuevas estrategias de aprendizaje autosupervisado capaces de extraer información química directamente desde espectros estelares, sin depender completamente de modelos teóricos preexistentes, abriendo nuevas posibilidades para el análisis de los grandes catálogos astronómicos.
Un trabajo interdisciplinario y colaborativo
La defensa doctoral reunió a especialistas nacionales e internacionales de áreas como la astrofísica, la simulación numérica y la inteligencia artificial, reflejando el carácter interdisciplinario del proyecto y el alcance internacional de la colaboración entre la UDP e Inria Chile.
Para Nayat Sánchez-Pi, este trabajo representa un ejemplo concreto del potencial de la “IA para la Ciencia”.
“Esta colaboración estratégica con la Universidad Diego Portales refleja nuestra visión de la IA para la Ciencia como un motor de descubrimiento transformador. Al integrarse con las leyes de la física, estas herramientas permiten expandir los límites científicos y potenciar el análisis de datos complejos”, señaló.
Por su parte, Paula Jofré destacó el impacto que esta investigación tiene para el desarrollo del programa doctoral de la universidad.
“Este trabajo marca un hito importante para el programa de doctorado en astrofísica de la UDP, un programa joven que busca posicionarse en el mundo con astronomía de vanguardia y colaboraciones novedosas”, comentó.
Una mirada crítica al uso de IA en ciencia
La tesis de Theosamuele Signor entrega una mirada crítica y metodológica sobre el uso de la IA en investigación científica avanzada. Sus resultados muestran que el desarrollo de modelos híbridos entre física e inteligencia artificial requiere comprender tanto las capacidades como las limitaciones matemáticas y computacionales de estas tecnologías.
“El trabajo científico consiste en evaluar rigurosamente qué problemas estas herramientas pueden resolver realmente y cuáles siguen fuera de su alcance”, explicó Theosamuele Signor.
Con ello, la investigación aporta nuevos conocimientos para el desarrollo de futuras herramientas de IA aplicadas no solo a la astrofísica, sino también a otras disciplinas científicas donde se busca combinar modelos físicos con aprendizaje automático.
