Del misterio de los neutrinos y las ondas gravitacionales al diagnóstico del cáncer en milisegundos

Una crítica simplista y habitual sobre las investigaciones del origen y el comportamiento del universo es su falta de aplicación práctica en la vida cotidiana. Si la respuesta de que esos estudios permiten conocer nuestro mundo y el surgimiento de la vida no es suficiente, dos de los diez premios de la Sociedad Científica Informática de España (SCIE) – Fundación BBVA (dotados con 5.000 euros) de este año aportan una contestación contunde...

Una crítica simplista y habitual sobre las investigaciones del origen y el comportamiento del universo es su falta de aplicación práctica en la vida cotidiana. Si la respuesta de que esos estudios permiten conocer nuestro mundo y el surgimiento de la vida no es suficiente, dos de los diez premios de la Sociedad Científica Informática de España (SCIE) – Fundación BBVA (dotados con 5.000 euros) de este año aportan una contestación contundente: los informáticos Saúl Alonso Monsalve, madrileño de 28 años, y Pablo Morales Álvarez, granadino de 30, han sido galardonados por sus trabajos con inteligencia artificial para identificar neutrinos y medir los efectos de las ondas gravitacionales, dos singularidades universales que les han llevado a desarrollar herramientas que ayudan a diagnosticar el cáncer en milisegundos.

Los neutrinos son la segunda partícula más abundante del universo después de los fotones (partículas de la luz). Billones de los primeros atraviesan cada segundo nuestro cuerpo —y cualquier materia—, ya que carecen de carga eléctrica y solo interaccionan con la fuerza nuclear débil (una de las fuerzas conocidas junto a la gravedad, la electromagnética y la nuclear fuerte). También tienen masa, aunque no se conozca cuánta ni cómo se origina, y viajan en línea recta, por lo que son mensajeros únicos del origen del universo. Pero estas singularidades los hacen muy difíciles de detectar, tanto que se les llama “partículas fantasma”.

Los tipos de neutrinos (electrónico, muónico y tauónico) se conocen en física como “sabores” y oscilan. “Eso significa”, explica Alonso Monsalve, “que al medir el sabor de un neutrino un tiempo después de haberse generado, es posible que haya cambiado. Las partículas de materia (dominantes, aunque no se sabe por qué) interactúan con la antimateria, lo que se denomina violación CP (paridad de carga). De esta forma, neutrinos y antineutrinos oscilan de forma diferente. “Descubrir la violación CP en el sector de neutrinos podría explicar, por fin, la diferencia entre materia y antimateria en el universo y darnos mucha información de su origen”, detalla el investigador informático.

Para desentrañar los neutrinos, Alonso Monsalve ha participado en el Experimento de Neutrinos Subterráneo Profundo (DUNE, por sus siglas en inglés), un acelerador con detectores de haces de estas partículas fantasma que recorren 1.300 kilómetros por el subsuelo de Estados Unidos. El investigador español ha aplicado sus conocimientos informáticos para desarrollar un algoritmo que identifica el sabor del neutrino después de ese largo viaje. Sería como un sistema de reconocimiento facial que comprueba que quien ha llegado a una frontera es el mismo que salió de otro país a partir de la imagen del pasaporte y de qué manera le ha afectado el trayecto.

“Mi labor”, detalla Alonso Monsalve, “ha sido recoger las imágenes de los detectores y aplicar algoritmos de inteligencia artificial para entender qué está pasando. Incluso un experto no puede mirar esas imágenes y concluir al 100% que es un neutrino electrónico o muónico o tauónico. Los algoritmos de inteligencia artificial identifican al neutrino y reconstruyen en tres dimensiones las partículas a partir de las proyecciones en dos dimensiones que ven los detectores. Además, discriminan el ruido, porque lo que se recoge no es exactamente lo que ha pasado”.

El trabajo galardonado de Pablo Morales Álvarez también tiene que ver con el universo, en concreto con las ondas gravitacionales. Estas son ondulaciones surgidas de eventos muy violentos, como la fusión de dos agujeros negros o una supernova, que viajan a la velocidad de la luz y alteran el espacio-tiempo, un efecto que describió Albert Einstein, pero que no se pudo demostrar hasta la detección de la GW150914 en septiembre de 2015, aunque se anunció seis meses después.

Estas ondulaciones, como las que se producen en la piel de un instrumento de percusión, distorsionan físicamente todo a su paso, pero el rastro que llega a la Tierra es prácticamente indetectable.

Morales Álvarez ha colaborado con el proyecto estadounidense LIGO para la detección de ondas gravitacionales, un experimento que identifica las alteraciones de millonésimas de milímetro en una estructura metálica causadas por la ondulación cósmica. “Es como si se hubiera ganado un nuevo sentido”, explica. En este sentido, el investigador precisa que las ondas gravitacionales no son como las sonoras, que no se propagan en el vacío, o las electromagnéticas. “Tienen otra naturaleza nueva, de ahí su interés”, comenta.

“Ahora se quiere automatizar y acelerar el proceso de detección de ondas gravitacionales”, añade. “Estas dejan una impronta y mi trabajo ha sido crear un algoritmo que automatice el proceso de discriminar qué es una onda gravitacional y qué no. Lo podría hacer un experto, pero el flujo de datos que se genera es tan inmenso que no puedes tener a un físico leyendo toda esa información para identificar una onda”.

Como el algoritmo no aprende solo y se nutre de información que aporta un grupo de voluntarios adiestrados, el trabajo informático de Morales ha hecho que la computación, además de identificar las ondas, también aprenda a identificar que fuente de información, qué etiquetador, es más fiable por los errores detectados previamente en otras observaciones.

La labor de ambos es fundamental para la observación del universo. Pero también lo ha terminado siendo para aplicaciones más cercanas. Alonso Monsalve ha utilizado sus conocimientos en identificación de neutrinos para desarrollar un algoritmo capaz de señalar un cáncer de hígado en milisegundos a partir del análisis de imágenes radiológicas de los pacientes. La ventaja de su sistema es que convierte imágenes de dos dimensiones en recreaciones tridimensionales, haciendo mucho más preciso y completo el análisis.

Su patrón ha sido elaborado a partir de la información de expertos de todo el mundo sobre 300 imágenes que ha permitido enseñar a la inteligencia artificial a identificar y localizar el tumor. “Los resultados no sustituyen el diagnóstico de un experto, pero le ayudan y le orientan en cuestión de milisegundos”, destaca.

Del mismo modo, Morales Álvarez lleva dos años aplicando sus experiencias en detección de ondas gravitacionales para identificar tumores a partir de imágenes microscópicas obtenidas de las biopsias. “Es también un sistema de ayuda al diagnóstico que señala al patólogo si hay patrones compatibles con un cáncer y dónde”, explica.

Puedes escribirnos a rlimon@elpais.es, seguir a EL PAÍS TECNOLOGÍA en Facebook y Twitter y apuntarte aquí para recibir nuestra newsletter semanal