Pablo Morales Álvarez

En 2015, el observatorio LIGO en Estados Unidos logró uno de los grandes hitos científicos de las últimas décadas al conseguir la primera detección de ondas gravitacionales. La existencia de estas perturbaciones en el tejido del espacio-tiempo, producidas por acontecimientos muy violentos como la fusión de dos agujeros negros, era la última predicción realizada por Albert Einstein en la teoría de la relatividad general que no se había demostrado todavía de manera directa. «Son muy importantes», explica Pablo Morales, «porque proporcionan toda una nueva manera de explorar el universo».

La investigación doctoral de este joven científico ha aportado una contribución muy significativa al estudio de las ondas gravitacionales desde la informática. «Los algoritmos que hemos desarrollado permiten distinguir las ondas gravitacionales de otros patrones de ruido que se producen por movimientos de la tierra o por otro tipo de fenómenos externos», señala Morales, en  la actualidad profesor ayudante doctor en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de Granada.

El joven premiado define el objetivo de su investigación como «desarrollar programas informáticos que son capaces de detectar objetos y patrones en imágenes». En concreto, aplica la técnica del aprendizaje profundo, que consiste en proporcionarle al ordenador una serie de ejemplos etiquetados para que sea capaz de procesar y clasificar los datos. Durante una estancia de investigación doctoral en la Universidad de Northwestern (EE. UU.), empezó a aplicar esta técnica a la detección de ondas gravitacionales, analizando los datos obtenidos por el  observatorio LIGO.

El desafío era enorme, explica, porque «para detectar ondas gravitacionales, se necesita un conjunto de datos etiquetados muy grandes, y como el flujo de datos era tan inmenso, un solo astrofísico experto no podía etiquetar todas». Por ello, decidieron recurrir a un proyecto de ciencia ciudadana, que consistía en repartir el proceso de etiquetado entre muchos anotadores no expertos, con un curso de formación más básico. «Nuestro trabajo», señala, «consistió en adaptar los algoritmos a este nuevo escenario para detectar ondas gravitacionales».

Este método, además, no solo ha supuesto una importante contribución a la astrofísica. Morales está trabajando ahora para aplicarlo también a otros campos como el diagnóstico médico, por ejemplo, para detectar tumores en imágenes de biopsias, o el estudio del cambio climático, analizando imágenes de la superficie terrestre captadas por satélite para determinar los  niveles de sequía.