Por lo tanto, se pidió a los voluntarios del proyecto de ciencia ciudadana que analizaran las imágenes y etiquetaran cualquier objeto que creyeran que podría ser un asteroide. Luego, las clasificaciones de los voluntarios se utilizaron para entrenar una red neuronal, que se utilizó para escanear el archivo completo del Hubble en busca de nuevos asteroides.
Los resultados del proyecto fueron sorprendentes: se identificaron más de mil nuevos asteroides en las imágenes del Hubble gracias a la colaboración de los voluntarios y la tecnología de aprendizaje automático. Esto es un gran logro para la ciencia ciudadana y la astronomía en general, ya que nos permite conocer más sobre los objetos que orbitan alrededor de nuestro sistema solar, en concreto, asteroides pequeños que no se pueden detectar fácilmente desde telescopios terrestres.
En conclusión, este proyecto demuestra cómo la colaboración entre la ciencia ciudadana y la inteligencia artificial puede llevar a grandes avances en la investigación espacial y nos da una idea de la cantidad de conocimiento que aún podemos descubrir en el universo.
