Un equipo internacional liderado por Everett McArthur (Ohio State University) ha usado una red neuronal para peinar el catálogo de 800.000 cuásares del Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) y ha identificado siete nuevos candidatos a cuásares actuando como lentes gravitacionales fuertes. El hallazgo, publicado en The Astrophysical Journal, duplica el número total de estos sistemas conocidos hasta la fecha.
Cuásares como lentes: una configuración inusual
Los cuásares son núcleos activos de galaxias distantes alimentados por agujeros negros supermasivos, y están entre los objetos más luminosos del universo. Su enorme brillo hace difícil caracterizar las galaxias que los albergan; para sortear ese problema los astrónomos recurren habitualmente al lente gravitacional. Pero encontrar cuásares que actúen ellos mismos como lentes es raro: su propio brillo tiende a ocultar las trazas espectrales de las galaxias de fondo que estarían magnificando.
Los siete candidatos identificados se encuentran a al menos 5–6 mil millones de años luz de la Tierra. Su confirmación aportaría una muestra clave para estudiar la coevolución entre agujeros negros supermasivos y sus galaxias anfitrionas — la misma correlación estrecha que también rige el vínculo entre nuestra Vía Láctea y su agujero negro central.
Entrenar una IA con lentes sintéticos
Como no existen muestras reales suficientes para entrenar el modelo, el equipo generó un catálogo sintético combinando espectros reales de cuásares con espectros de galaxias de fondo. La red neuronal, entrenada sobre esos ejemplos artificiales, aprendió a reconocer las sutiles líneas de emisión superpuestas que delatarían una configuración de lente.
Del catálogo inicial de 800.000 objetos, la IA seleccionó unos 200 candidatos, que fueron después revisados manualmente hasta reducir la lista a los siete finales. Los investigadores planean confirmar la naturaleza de estos sistemas con observaciones directas del Telescopio Espacial Hubble, y extender el método a la búsqueda de otras anomalías espectrales raras — un ejemplo concreto de cómo el aprendizaje automático empieza a resolver problemas donde las muestras reales son demasiado escasas para los métodos tradicionales.
© 2026 Homer Dávila Gutiérrez, FRAS — SKYCR.ORG. Todos los derechos reservados. Referencia: E. McArthur et al., Quasars Acting as Strong Lenses Found in DESI DR1, The Astrophysical Journal (2026). DOI: 10.3847/1538-4357/ae8014
Compártelo:
Descubre más desde SKYCR.ORG
Suscríbete y recibe las últimas entradas en tu correo electrónico.
 ha usado una red neuronal para analizar los 800.000 cuásares del sondeo DESI y ha identificado siete nuevos candidatos a cuásares actuando como lentes gravitacionales fuertes. El hallazgo, publicado en The Astrophysical Journal, duplica el número conocido y abre una vía nueva para estudiar la coevolución de agujeros negros supermasivos y sus galaxias anfitrionas.){kind=link}