Conferencia de la Astronómica de Sabadell. Enrique Solano, 5 de febrero de 2025
Para mí es un placer estar aquí esta tarde con la historia que tiene la Agrupación Astronómica de Sabadell. Os hablaré un poquito del proyecto en el que he estado trabajando los últimos años. El título dice 20 años porque cuando empezamos a hablar de esta charla fue el año pasado, justo cuando se cumplieron esas dos décadas. Pero ahora ya llevamos camino del año 21.
He estructurado la charla en dos grandes bloques. El primer bloque consiste en explicar qué es esto de los observatorios virtuales. Y el segundo es: vale, esto de los observatorios virtuales está muy bien, pero ¿para mí, como amateur, para qué me sirve? Haremos un recorrido por la historia de estos 20 años y veremos qué cosas hemos hecho en colaboración con la comunidad amateur.
Voy a empezar con una pregunta para centrar un poco el tema. ¿Alguien sabe de qué va esto del observatorio virtual? ¿Alguna idea? Para quienes no lo sepan, una manera de entenderlo es echar un vistazo a un artículo (figura 1) que resume la historia de los observatorios virtuales en Europa hasta el año 2015, cuando se publicó. En él se hace un análisis de los primeros 15 años del observatorio virtual en Europa.
Figura 1. Artículo sobre los Observatorios Virtuales
La palabra más importante de los Observatorios Virtuales es "data", "datos". Claramente, el observatorio virtual tiene que ver con datos. Pero, ¿qué son los datos en astrofísica?
En general, los datos en astronomía pueden ser imágenes, espectros, series temporales (como variaciones del brillo respecto al tiempo en curvas de luz) o variaciones de otro parámetro en el tiempo, como las curvas de velocidad radial. También podemos tener cubos de datos (figura 2), donde, si hacemos un corte en una determinada dirección, obtenemos una imagen a una determinada longitud de onda de un objeto. Si el corte se hace en otra dirección, se obtiene un espectro de cada uno de estos objetos.
Figura 2. Cubos de datos astronómicos
Cuando hablo de datos, también me refiero a tablas o catálogos, es decir, compilaciones de parámetros relacionados con un cierto objeto: coordenadas, medidas de brillo, parámetros físicos, etcétera. Además, incluyen modelos y simulaciones numéricas, que nos permiten comparar la realidad con predicciones teóricas. Todo esto es lo que llamamos datos en astronomía.
Ahora bien, una vez que sabemos qué son los datos, ¿qué se hace con ellos? Sabemos que se generan utilizando telescopios en tierra o satélites en el espacio. Pero una vez realizadas las observaciones, ¿qué pasa con esos datos? ¿Dónde se almacenan?
Estos datos normalmente terminan en un centro de datos o en un archivo astronómico. ¿Eso es un archivo astronómico? Sí y no. Es un centro de datos, pero si vemos una imagen antigua con un archivador y cintas magnéticas de los años 70, 80 o incluso 90, nos daremos cuenta de que falta algo. Para que sea un centro de datos moderno, necesitamos algo más: un ordenador. Si yo soy el señor de las gafas en la imagen, puedo acceder a los datos, pero si no estoy físicamente allí, no puedo hacerlo. Necesito conexión a internet. Además, se requiere que la información se preserve de manera segura a largo plazo.
Figura 3. Archivador de cintas magnéticas de hace décadas
Un centro de datos moderno en astronomía es algo más avanzado. Se trata de un rack con un montón de discos de alta capacidad conectados a una red de alta velocidad. Esto permite que cualquier persona, desde cualquier parte del mundo, pueda hacer consultas y descubrir información de interés.
¿Cómo se hace la búsqueda de información? A través de un formulario. Todos estamos acostumbrados a utilizar formularios en internet para todo tipo de cosas. Este es otro tipo de formulario, en el que, en lugar de seleccionar una sesión de cine o una película, se nos pregunta por el nombre de un objeto astronómico, sus coordenadas, fechas de observación o el instrumento con el que se tomó la imagen.
En resumen, un archivo astronómico moderno es un sistema de almacenamiento accesible a través de internet, que permite a cualquier persona buscar información mediante un formulario. Hasta aquí todo bien.
Si tuviera que elegir una sola idea clave para que os quedéis al salir de aquí, sería esta: un archivo astronómico es conceptualmente lo mismo que un telescopio. Es un recurso, una infraestructura a la que el astrónomo tiene acceso para obtener información y generar conocimiento. Yo puedo obtener mis datos observando el cielo o revisando observaciones previas en archivos. En ese sentido, un archivo es equivalente a un telescopio.
Ahora bien, en cuanto a las observaciones, ¿hay algún rango de longitud de onda preferido? ¿Hay alguno mejor que otro? No, no hay un rango superior a otro. Históricamente, el visible ha sido el más accesible, pero todos son importantes. De hecho, una de las características de la astrofísica en el siglo XXI es que es multirango. Muchas veces, para entender lo que ocurre en un objeto astronómico, es necesario observarlo en distintos rangos del espectro.
Por ejemplo, si tenemos una variable luminosa azul muy energética, veremos que tiene una estrella central rodeada por una envoltura de gas y polvo. Para entender completamente el fenómeno, necesitamos información en el óptico para estudiar la estrella, en el infrarrojo para analizar la envoltura de polvo y en radio para detectar la radiación sincrotrón generada por el material expulsado.
Así es como los astrónomos utilizan toda la batería de telescopios en tierra y satélites en el espacio para obtener una visión completa. Si no lo hicieran, estarían como los protagonistas de la fábula del elefante y los ciegos: cada persona toca una parte del elefante y llega a una conclusión diferente sobre lo que es. En astronomía pasa lo mismo: si solo se analiza un rango del espectro, la conclusión puede ser correcta para ese rango, pero la visión global del fenómeno podría ser errónea. Por tanto, es fundamental poder acceder a datos en la mayor cantidad de rangos del espectro posible.
Ahora bien, ¿cuántos datos hay? ¿Muchos, pocos? Hay muchos, muchísimos. La gran revolución de los datos en astrofísica ocurrió en los años 90, cuando se empezaron a digitalizar datos antiguos, como los de placas fotográficas, y surgieron grandes catálogos como el USNO. Además, la aparición de los detectores CCD revolucionó la observación astronómica. Esto permitió el desarrollo de proyectos de cartografiado del cielo, como 2MASS, que mapeó el cielo en tres bandas del infrarrojo entre 1997 y 2001. A partir de los años 90, el volumen de datos comenzó a crecer exponencialmente.
Para hacernos una idea de las magnitudes, la misión Gaia, que muchos conoceréis, ha sido una de las más importantes en este campo. Aunque su fase operativa ha terminado recientemente, el proyecto sigue en marcha, con nuevas liberaciones de datos. Su última publicación, el Data Release 3, contiene información sobre 1.800 millones de estrellas. Parece mucho, pero en realidad es solo el 1% de los objetos de la Vía Láctea. Depende de cómo lo miremos: un 1% puede parecer poco, pero 1.800 millones es muchísimo.
Si avanzamos un poco hacia el futuro a corto plazo, encontramos el ESST que se está construyendo en Chile y que entrará en operación en los próximos meses. Este proyecto representa un cambio significativo, pasando de obtener una imagen estática del cielo a registrar una película del mismo, con observaciones continuas. Permitirá que cada objeto sea observado en promedio unas 800 veces, creando una película con 800 fotogramas por objeto. La cantidad de datos generados es inmensa, con cifras estimadas en 15 terabytes por noche. Para ponerlo en perspectiva, si una imagen de alta resolución de un teléfono móvil ocupa 5 megabytes, el volumen de datos generado cada noche equivaldría a 3 millones de estas imágenes. La operación del ESST está prevista para durar entre 8 y 10 años, lo que se traduce en una acumulación masiva de información astronómica.
Figura 4. El ESST en números
Este volumen de datos plantea desafíos significativos en términos de almacenamiento, gestión y análisis. Para ilustrar este problema, podemos compararlo con una situación cotidiana: si un grupo pequeño de amigos realiza un viaje y luego desean compartir las fotos tomadas en un lugar específico, la tarea es sencilla. Sin embargo, si el grupo es grande, la gestión de las imágenes se vuelve más complicada, especialmente si cada persona etiqueta sus fotos de manera diferente. En astronomía, este problema se magnifica, con cientos de servicios y archivos proporcionando millones de imágenes, lo que dificulta la identificación y el acceso a la información relevante.
Además del problema del descubrimiento de datos, surge el desafío de su integración. Diferentes catálogos pueden nombrar la misma variable de formas distintas, lo que impide una identificación automática de la información. La falta de estandarización crea un cuello de botella que obstaculiza la extracción de conocimiento de estos datos masivos. Es fundamental desarrollar sistemas que permitan descubrir, acceder y combinar datos de manera eficiente para maximizar el aprovechamiento de estas infraestructuras costosas.
Para abordar estos problemas, surge el proyecto del Observatorio Virtual, una iniciativa internacional que comenzó en el año 2000 con reuniones clave en Estados Unidos y Alemania. En Europa, la primera reunión tuvo lugar en enero de 2002 en el Observatorio de Estrasburgo.
Desde entonces, la red de observatorios virtuales ha crecido hasta incluir alrededor de 22 iniciativas en distintos países, coordinadas por la Alianza Internacional de Observatorios Virtuales. España se unió a esta alianza en 2004, y su observatorio virtual ha trabajado en la gestión y difusión de datos astronómicos.
El Observatorio Virtual Español es responsable de la administración de archivos importantes, como los del Observatorio de Calar Alto y el Gran Telescopio Canarias, que es el telescopio óptico-infrarrojo más grande del mundo. Estos archivos están abiertos tanto a la comunidad científica como al público en general. También gestionan datos de telescopios robóticos y otros observatorios, facilitando el acceso y la integración de información a través de plataformas digitales.
El avance en herramientas de análisis ha sido clave para aprovechar estos datos. Métodos tradicionales resultan insuficientes para manejar volúmenes tan grandes de información, por lo que se han desarrollado nuevas herramientas, como BOSA. Esta herramienta permite analizar listas de miles de objetos astronómicos, obtener su fotometría y realizar ajustes de modelos para derivar parámetros como temperatura, luminosidad y edad. Tareas que antes llevaban horas de trabajo manual ahora pueden ejecutarse en minutos para decenas de miles de objetos.
Junto con herramientas propias, el Observatorio Virtual Español también integra software desarrollado por otros grupos, como Aladdin, un atlas cartográfico del cielo, y Topcat, una herramienta para el manejo de tablas de datos. Estas innovaciones han revolucionado la investigación astronómica, permitiendo el análisis de millones de objetos y abriendo nuevas posibilidades en el estudio del universo.
El impacto del Observatorio Virtual Español es evidente en su producción científica. Su grupo es líder mundial en la aplicación de técnicas de observatorio virtual, manteniéndose por encima de otros equipos en términos de publicaciones en revistas de alto impacto.
Además de su contribución científica, el Observatorio Virtual también ha desarrollado iniciativas educativas y de divulgación. A lo largo de 20 años, ha generado materiales formativos diseñados para facilitar el aprendizaje de conceptos astronómicos mediante el uso de datos reales. Estos materiales incluyen tutoriales sobre la construcción de diagramas Hertzsprung-Russell con datos de Gaia, el cálculo de distancias extragalácticas y la identificación de supernovas en grandes proyectos como ZTF y LSST, la determinación de si un objeto es una supernova u otro tipo de transient, o el cálculo de el movimiento propio de las estrellas. Algunas estrellas, como la estrella de Barnard, se desplazan con gran rapidez. Estos casos prácticos son muy útiles para la enseñanza y evaluación en astronomía. A lo largo de los años, la experiencia nos ha demostrado su valor en los cursos de formación.
El estudio del movimiento propio comienza con la definición de conceptos básicos. No solo la Tierra se mueve; las estrellas también tienen su propio desplazamiento. Aunque este movimiento es sutil en escalas de tiempo humanas, si se observa en períodos de décadas, puede detectarse. Para analizar este fenómeno, utilizamos herramientas como el observatorio virtual Aladin, siguiendo un método estructurado paso a paso, similar a una receta de cocina, para estimar el movimiento de la estrella de Barnard.
Otra actividad fundamental es la realización de talleres y escuelas especializadas. En 2009, comenzamos a organizar estas iniciativas para difundir el uso del observatorio virtual. Desde entonces, hemos llevado a cabo 24 eventos a nivel nacional y 10 a nivel europeo, además de algunas colaboraciones con la comunidad iberoamericana. También hemos desarrollado talleres específicos para astrónomos amateurs.
La pandemia nos llevó a transformar nuestras escuelas presenciales en eventos en línea. Antes de 2020, organizábamos estos encuentros en Madrid o en distintos centros de investigación, lo que facilitaba el contacto personal. Sin embargo, la transición a un formato virtual nos permitió llegar a muchas más personas en diversas ubicaciones.
En 2021 realizamos la primera escuela para amateurs, seguida por una segunda en 2023. En estos eventos, se abordaron tutoriales avanzados sobre herramientas clave del observatorio virtual, como Aladin, Topcat y Bossa, además de archivos de datos astronómicos como Sazdaba. La última edición quedó grabada en su totalidad y está disponible en el canal de YouTube de la FAE, además de otros tutoriales en el canal del Centro de Astrobiología.
Los primeros tutoriales fueron desarrollados en español, mientras que los más recientes, de contenido más avanzado, están en inglés. A pesar de ello, se han diseñado para ser accesibles, evitando saltos abruptos en la explicación y asegurando un aprendizaje progresivo.
Otra de nuestras iniciativas ha sido el desarrollo de archivos astronómicos en colaboración con la comunidad amateur. Aunque esta línea de trabajo ha tenido altibajos debido a limitaciones de personal, sigue siendo una herramienta valiosa.
Durante nuestras conversaciones con astrónomos amateurs, identificamos que la adquisición y reducción de datos estaba bastante desarrollada, con técnicas bien establecidas para el procesamiento fotométrico y espectroscópico. Sin embargo, la gestión y el almacenamiento de datos presentaban dificultades. Muchos guardaban sus datos en discos duros personales sin opciones de respaldo o acceso compartido, lo que ponía en riesgo la preservación de la información. Para abordar este problema, creamos un portal de datos para astronomía amateur dentro de nuestra página web, donde se han recopilado diversas iniciativas y colaboraciones.
Un ejemplo de ello es el archivo desarrollado junto con la Agrupación Astronómica de Cartagena, diseñado para almacenar datos del telescopio del Observatorio del Cielo Profundo, donde en aquel momento había un grupo interesado en la observación de asteroides. Esta plataforma permite buscar objetos por fechas y otros parámetros, mostrando los resultados en una tabla con coordenadas, tipo de objeto y otras características. Además, los datos pueden visualizarse en Aladin, lo que facilita la comparación con observaciones realizadas por telescopios profesionales o satélites.
Un caso práctico de este sistema es la detección de asteroides (figura 5). Comparando imágenes recientes con cartografiados previos, como el Sloan Digital Sky Survey, es posible identificar objetos que no estaban presentes en registros anteriores. Este método permite descubrir asteroides, realizar astrometría y enviar datos al Centro de Planetas Menores para mejorar la precisión de sus órbitas.
Figura 5. Detección de asteroides
Otro proyecto destacado en el ámbito de los archivos es Sasdaba, liderado por Tòfol Tobal en colaboración con astrónomos del Garraf. Su objetivo es cartografiar el cielo mediante espectroscopía de estrellas brillantes, con grupos de observación en España, Australia y Brasil, cubriendo ambos hemisferios. Hasta la fecha, se han recopilado más de 8.500 espectros.
Para la gestión de estos datos, desarrollamos un archivo integrado en el observatorio virtual, que permite acceder a información detallada sobre los objetos, como coordenadas, magnitud, tipo espectral y fecha de observación. Inicialmente, los datos se almacenaban en formato AVI, pero desde 2019-2020 se ha adoptado el formato FITS, más adecuado para el análisis astronómico.
Este proyecto también incluye una plataforma de formación mediante Google Classroom, donde se imparten tutoriales sobre observación espectroscópica, reducción de datos e interpretación de espectros. La espectroscopía es una herramienta fundamental en astronomía, ya que permite conocer la composición química, la velocidad de rotación, el movimiento radial (corrimiento al rojo) y otros parámetros físicos de los objetos celestes.
Nuestra labor en Sasdaba se centra en la gestión y distribución de los datos, asegurando su accesibilidad a la comunidad. Con estas iniciativas, buscamos facilitar el trabajo de astrónomos aficionados y profesionales, promoviendo el acceso abierto y la colaboración en el estudio del universo.
La última pata de nuestras colaboraciones en estos veinte años con la comunidad amateur es en proyectos de ciencia, conocidos como PROAM, que son colaboraciones entre profesionales y amateurs. Aquí voy a mostrar tres de estos proyectos.
El primero de ellos comenzó en 2010-2011 con la gente del Garraf, en un estudio sobre sistemas de movimiento propio común. Lo que hacían era tomar una placa de Palomar de los años cincuenta y compararla con otra de los años noventa. Un intervalo de cuarenta años es más que suficiente para que los objetos con movimiento rápido se desplacen de manera notable. Así, mediante inspección visual y con imágenes en RGB, se podían identificar los objetos que habían cambiado de posición.
Figura 6. Proyecto de estrellas dobles del grupo del Garraf
En 2010 organizamos una escuela en la Universidad de Barcelona, donde participaron investigadores del Garraf. Allí discutimos el proyecto y cómo mejorarlo. Ellos querían conservar la inspección visual sin que una máquina identificara los objetos, por lo que diseñamos un pequeño programa para hacer más eficiente el proceso de carga de imágenes, catálogos e identificación de objetos. Con este script, el usuario solo tenía que hacer un clic para obtener la imagen comparativa.
El procedimiento consistía en cargar la primera imagen, luego la segunda, crear la imagen RGB, y después, mediante inspección visual, identificar los sistemas de movimiento propio común. Como resultado de este trabajo, centrado en la zona ecuatorial (aproximadamente 20 grados), se identificaron casi 3.400 pares de estrellas, los cuales se incorporaron en el catálogo WDS (Washington Double Star Catalog) bajo el código GWP. Fue un trabajo muy interesante, y nuestra colaboración consistió en desarrollar una herramienta para hacer más rápido y eficiente todo el proceso.
El segundo ejemplo de colaboración es un artículo que publicamos en octubre de 2023, en el que nos centramos en lo que llamamos "estrellas dobles olvidadas" o neglected. Estas son estrellas que solo tienen una observación en el WDS, muchas de ellas registradas hace más de un siglo, incluso a finales del siglo XIX.
Nos planteamos la duda: ¿realmente estas observaciones son correctas? Si solo tenemos registros de 1890, ¿podemos confiar en que esa compañera sigue ahí, en el ángulo y posición que indica el WDS? Con la misión Gaia, ahora tenemos acceso a una precisión astrométrica mucho mayor, así que decidimos revisar todas esas estrellas neglected—casi 20.000—y verificar su información con los datos de Gaia.
Para ello, diseñamos un script que cargaba el objeto registrado en el WDS junto con su distancia y ángulo, permitiendo verificar si realmente existía una segunda componente. Nos encontramos con casos en los que la información era correcta, con los objetos mostrando movimientos propios similares, lo que confirmaba su asociación. Sin embargo, también detectamos casos en los que la segunda estrella no existía o estaba en una posición completamente errónea.
Toda esta información la enviamos al WDS para actualizar el catálogo y corregir datos incorrectos. Además, realizamos un estudio astrofísico con la herramienta BOSA, analizando la distribución de temperaturas de las estrellas primarias y secundarias. Encontramos que las estrellas primarias tienen temperaturas alrededor de 6.000-7.000 Kelvin, mientras que las secundarias rondan los 3.000 Kelvin.
En algunos casos, el ajuste de espectro indicaba la presencia de binarias no resueltas: en lugar de una sola estrella, la luz provenía de dos estrellas cercanas con temperaturas ligeramente diferentes. Gracias a esto, generamos una lista de binarias no resueltas, cuyo comportamiento quedaba reflejado en el diagrama HR.
Otra observación interesante fue la de pares compuestos por una estrella caliente y una estrella fría. Las estrellas M son especialmente relevantes para la búsqueda de exoplanetas, pero su caracterización es difícil debido a la complejidad de sus espectros. Sin embargo, si la estrella M forma parte de un sistema con una estrella G, podemos inferir su edad y metalicidad a partir de la componente G, lo que facilita su estudio. Así, identificamos 75 pares de este tipo, descritos en el artículo publicado.
El tercer proyecto es liderado por Miriam Cortés, del Observatorio Virtual Español, actualmente en la Universidad Complutense de Madrid. Su objetivo es identificar binarias de corta separación en el centro galáctico.
Este estudio parte de un artículo publicado en 2023 en el que identificamos estrellas M frías en el plano galáctico mediante el cartografiado VVV. Solo en un pequeño recuadro de ese estudio se encontraron casi 8.000 estrellas M no catalogadas.
Además, con la herramienta BOSA detectamos ciertos excesos en el flujo de algunas estrellas. Al analizar estos casos, encontramos dos posibles situaciones:
- Excesos reales de flujo en el infrarrojo, que eran indicios genuinos de sistemas binarios.
- Excesos espurios causados por la superposición de objetos en imágenes tomadas en distintas épocas y con diferentes resoluciones espaciales.
Para solucionar esto, realizamos un trabajo de inspección visual, limpiando la lista de candidatas a binarias hasta obtener un conjunto fiable de pares.
Por último, quiero mencionar un proyecto de ciencia ciudadana que llevamos adelante desde 2011 para identificar asteroides cercanos a la Tierra. Esto cobra especial relevancia con la reciente noticia del asteroide 2024 RY, cuya trayectoria ha activado protocolos de seguridad debido a una probabilidad del 1,5% de colisión en 2032.
Este proyecto es abierto a todo el mundo y no requiere conocimientos de astrofísica, solo buen ojo. A través de una aplicación, los participantes pueden identificar qué objeto en una imagen es el que se mueve, registrar sus coordenadas y pasar controles de calidad. Luego, la información se envía al Centro de Planetas Menores, lo que ayuda a refinar las órbitas de estos asteroides.
Figura 7. Proyecto de ciencia ciudadana para la detección de asteroides
A lo largo de los años, hemos contado con más de 4.000-5.000 usuarios que han realizado cientos de miles de mediciones, contribuyendo a mejorar el conocimiento sobre estos objetos.
Para concluir, quiero recalcar que el Observatorio Virtual no es solo una herramienta interesante, sino que tiene aplicaciones prácticas reales. Hemos hecho un esfuerzo por acercarlo a la comunidad a través de material didáctico, organización de escuelas, creación y mantenimiento de bases de datos, colaboraciones PROAM y proyectos de ciencia ciudadana.
Coloquio
Esto último me recuerda mucho a zoouniverse
Sí, la idea es la misma, pero nuestro sistema nació mucho más complejo.
¿Cómo resolvéis el control de calidad de los datos?
El Observatorio Virtual no es el policía de los datos que dice cuáles son buenos y cuáles malos. Lo ofrecemos todo pero la clave está en caracterizar las incertidumbres (los errores). De esta manera cada uno coge los datos con los errores que le interesen.