Los científicos lanzan un desafío de IA para encontrar colisiones de agujeros negros y estrellas utilizando datos simulados de un nuevo estudio del cielo. Scientists launch AI challenge to find black hole-star collisions using simulated data from a major new sky survey.

Científicos de la Universidad Queen's de Belfast y el Observatorio de Leiden están lanzando un desafío público para identificar estrellas desgarradas por agujeros negros, conocidos como eventos de disrupción de marea, utilizando datos simulados de la próxima Encuesta del Legado de Espacio y Tiempo en el Observatorio Vera C Rubin en Chile. Scientists from Queen’s University Belfast and Leiden Observatory are launching a public challenge to identify stars torn apart by black holes, known as tidal disruption events, using simulated data from the upcoming Legacy Survey of Space and Time at the Vera C Rubin Observatory in Chile. Con la previsión de que la encuesta genere alrededor de 10 millones de alertas del cielo cada noche, los investigadores están recurriendo a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para analizar la inundación masiva de datos. With the survey expected to generate around 10 million sky alerts each night, researchers are turning to artificial intelligence and machine learning to analyze the massive data flood. El proyecto, alojado en Kaggle, invita a personas expertas en tecnología con experiencia en inteligencia artificial o aprendizaje automático para ayudar a desarrollar herramientas que puedan detectar estos eventos raros, ofreciendo un premio de 1.000 euros. The project, hosted on Kaggle, invites tech-savvy individuals with AI or machine learning experience to help develop tools that can detect these rare events, offering a 1,000 euro top prize. No se requiere experiencia astronómica formal, y la iniciativa tiene como objetivo mejorar los métodos de detección y profundizar en la comprensión del comportamiento de los agujeros negros en la era de la astronomía de grandes datos. No formal astronomy expertise is required, and the initiative aims to improve detection methods and deepen understanding of black hole behavior in the era of big data astronomy.