Hubo una época en la que un ordenador doméstico podía convertirse, sin hacer ruido, en parte de un experimento astronómico global. SETI@home funcionaba así: instalabas un programa, lo dejabas trabajar en segundo plano y tu PC se sumaba a una red de voluntarios que analizaba datos de radiotelescopios en busca de patrones raros. La promesa era tan sencilla como irresistible: ayudar a rastrear indicios de vida inteligente fuera de la Tierra sin salir de casa.
El corazón del proyecto latió entre 1999 y 2020, con millones de participantes repartidos por todo el mundo. Su materia prima fueron observaciones históricas del radiotelescopio de Arecibo, registradas durante años de trabajo científico. Arecibo ya no opera, pero sus datos siguen siendo una mina: como encontrar cajas de cintas antiguas en un trastero y descubrir que dentro hay horas y horas de música por clasificar, con la diferencia de que aquí la “música” son señales de radio del cosmos.
Qué significa “detección” y por qué la mayoría no es noticia
El número que más llama la atención es este: el análisis produjo alrededor de 12.000 millones de detecciones. Suena a hallazgo masivo, pero conviene ponerle un marco. Una detección es, básicamente, un instante en el que el software ve un pico o una estructura que sobresale del ruido de fondo. No es un “mensaje”, ni una prueba de nada. Es más parecido a cuando escuchas un chasquido al sintonizar una emisora: algo destacó, punto.
Si se quiere una metáfora cotidiana, piensa en un detector de metales en una playa. Pita muchas veces. En la gran mayoría de ocasiones no es un tesoro, sino una anilla de lata, una moneda perdida o una hebilla oxidada. Con SETI@home pasa lo mismo: el cielo en radio está lleno de señales humanas y fenómenos naturales, y el trabajo serio consiste en separar lo interesante de lo habitual.
La diferencia clave: datos “en bruto” y computación distribuida con CPU y GPU
La mayoría de proyectos de radioastronomía procesan información casi en tiempo real, pegados al telescopio, con equipos diseñados para esa tarea. SETI@home eligió otro camino: trabajar con datos digitales en dominio temporal, también llamados baseband, y repartirlos por Internet a una legión de ordenadores domésticos que harían el procesamiento. En la práctica, fue convertir el planeta en un laboratorio distribuido.
La elección de baseband importa porque es el equivalente a conservar el archivo original sin comprimir. Si guardas una foto en máxima calidad, luego puedes ampliarla, aplicar filtros distintos o buscar detalles que se perderían en una versión recortada. Con radio sucede algo parecido: tener la señal “cruda” permite ejecutar búsquedas variadas y ajustar criterios de detección sin depender del análisis que se hizo en el momento de la observación.
Esa potencia colectiva se apoyó en la idea de computación distribuida y en la posibilidad de usar tanto CPU como GPU. En su momento, esto no era un detalle menor: aprovechar GPUs domésticas para análisis científico fue una forma práctica de multiplicar rendimiento sin comprar un superordenador dedicado.
El embudo: de miles de millones a un millón, luego a 100
La noticia de 2026 no es que haya 12.000 millones de detecciones, sino que el equipo terminó un proceso largo de depuración y redujo todo ese volumen a unas 100 señales que merecen seguimiento. Para llegar ahí se aplicó un embudo de varias etapas, cada una con un objetivo claro: eliminar falsos positivos y priorizar lo que tenga coherencia astronómica.
En una fase intermedia, el conjunto se redujo a alrededor de un millón de candidatos. Esa cifra ya sugiere que el filtro no buscaba “cosas bonitas” sino consistencia: señales que, por forma o comportamiento, no se explicaban fácilmente como ruido aleatorio. El salto final hasta 100 implica una criba mucho más exigente, centrada en si una detección puede agruparse con otras de manera compatible con un origen en una misma región del cielo, repetida en observaciones separadas. Es como no fiarse de una sola huella en el barro y buscar un rastro con varias pisadas que apunten en la misma dirección.
Las herramientas: transformadas de Fourier y la búsqueda de patrones en frecuencia
Una parte esencial del análisis fue aplicar técnicas de procesamiento de señal para encontrar estructuras en frecuencia. En términos sencillos, una transformada discreta de Fourier es una manera de descomponer una señal compleja en “ingredientes” más simples, revelando si hay tonos o bandas estrechas que sobresalen. Si el ruido fuera una sopa, Fourier ayuda a detectar si de repente aparece el sabor muy definido de un ingrediente concreto.
En radio SETI interesan especialmente señales estrechas y persistentes, porque muchos procesos naturales tienden a producir espectros más anchos o caóticos. También importa el desplazamiento en frecuencia con el tiempo, algo que puede ocurrir por movimientos relativos entre emisor y receptor. Identificar ese “deslizamiento” es otra forma de distinguir entre una señal fija de origen terrestre y una que se comporta como esperaría una fuente celeste observada desde una Tierra en movimiento.
El enemigo cotidiano: interferencia terrestre que imita lo “extraño”
La parte más frustrante, y a la vez más educativa, es que lo que parece intrigante suele tener explicación doméstica. La interferencia terrestre viene de todas partes: satélites, transmisiones de radio, sistemas de comunicación, electrónica cercana. Incluso aparatos comunes pueden colarse en bandas sensibles. El resultado es un cielo en radio donde la Tierra habla alto.
Por eso, el análisis no se limita a detectar, también intenta reconocer firmas típicas de interferencia y descartarlas. Aquí entra la idea de agrupar detecciones: si una señal aparece en múltiples apuntados del telescopio de forma incoherente, o si se comporta como un transmisor local, pierde prioridad. Si, en cambio, aparece como un conjunto consistente vinculado a una posición en el cielo, sube en la lista. No es glamour, es estadística y paciencia.
El paso decisivo: reobservación con FAST para comprobar repetición
La verdadera prueba para un candidato es volver a mirar. Una señal interesante que no se repite suele quedarse en anécdota. Una señal que reaparece, con rasgos compatibles, obliga a investigarla con lupa. Por eso el seguimiento de estas 100 señales se está realizando con FAST, el gran radiotelescopio esférico chino de 500 metros, capaz de detectar señales débiles con una sensibilidad notable.
Aquí conviene ser honestos con las expectativas. El equipo responsable del análisis se muestra prudente y no vende el hallazgo como “contacto inminente”. Su postura es la que más ayuda a entender la ciencia: si hubiera una señal claramente potente en el conjunto de datos analizado, lo razonable es que ya hubiera destacado de manera inequívoca. El seguimiento con FAST no es una ceremonia, es una auditoría: repetir, comprobar, descartar o escalar la investigación si algo se mantiene.
Lo que deja esta historia: un manual técnico y una advertencia práctica
El legado de SETI@home tiene dos caras. La primera es inspiradora: demostró que la participación pública puede traducirse en capacidad de cálculo real, útil para tareas intensivas. La segunda es más terrenal: un proyecto así no se sostiene solo con entusiasmo. Requiere personal para mantener infraestructura, validar resultados, actualizar algoritmos, gestionar datos y coordinar observaciones. Y personal significa presupuesto.
La idea de revivir un modelo parecido es tentadora, sobre todo porque hoy hay más ancho de banda, equipos más potentes y una cultura de colaboración más madura. Plataformas de voluntariado computacional podrían distribuir nuevos conjuntos de datos y aplicar herramientas más sofisticadas. El cuello de botella, muchas veces, no es técnico sino organizativo: convertir millones de horas de cálculo en ciencia verificable exige un equipo estable que haga de filtro humano y guardián de la calidad.
☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí