José Eduardo Méndez, astrofísico y Premio Princesa de Girona 2026: "Estamos trabajando en un estudio que es clave para entender la Vía Láctea"

José Eduardo Méndez, astrofísico de profesión (y vocación) y Doctorado Cum Laude por la Universidad de La Laguna ha publicado más de cincuenta artículos científicos en revistas de gran impacto. Fue premiado en 2023 por resolver uno de los grandes enigmas sobre las nebulosas en la Vía Láctea y, actualmente, continúa con la misma línea de investigación liderando una agrupación internacional de científicos desde México. 

En la web de 'Informativos Telecinco' hemos hablado con el galardonado con el Princesa de Girona Internacional de Investigación en 2026, para hablr de parte de su trayectoria, los últimos avances que se llevan a cabo en conocer el espacio y el papel que la IA desempeña en este campo de conocimiento. 

Pregunta: ¿Cómo surgió tu pasión por la astrofísica?

Respuesta: Me gustaba entender cómo funcionaban los animales y el ciclo de las plantas que veía alrededor de mi casa, y podía pasar mucho tiempo pensando en un tema concreto. Eso fue muy positivo, porque cuando llegué a la Facultad de Ciencias de la Universidad del Atlántico Medio (UNAM) y empecé a investigar qué sucedía en la astronomía, me di cuenta de que había muchos fenómenos interesantes por estudiar. Me interesaba en particular saber cómo funcionan las nebulosas y las galaxias. Las nebulosas, esas nubes de polvo y gas, nos brindan un montón de información.

P: En 2023 resolviste el enigma de la discrepancia de abundancias en nebulosas. ¿En qué consiste?

R: Consiste en estudiar la composición química de las nebulosas y de las galaxias para entender su pasado. La química es la huella que dejan las estrellas cuando mueren: al investigar la composición química de un lugar concreto del universo, estamos averiguando cuántas y cuáles estrellas nacieron y murieron allí.

El problema era grave porque utilizamos varios métodos para inferirla y había dos que daban resultados discrepantes. Si tienes dos químicas distintas, tienes dos historias distintas, y queremos saber cuál es la correcta. La dificultad no era la falta de ideas, porque teorías puede haber muchas, sino contar con una base observacional sólida que permitiera discernir qué estaba pasando. A eso nos dedicamos en 2023: a revisar lo que nos decían los grandes telescopios. Fue clave el Gran Telescopio de Canarias, en España, el telescopio óptico más grande del mundo. Los resultados fueron bien recibidos y los publicamos en la revista Nature.

Fue un momento muy importante para mí, por lo emocionante de desarrollar esta investigación junto con mis colegas, pero también para la línea de investigación en general: muchos investigadores de todo el mundo empezaron a plantear nuevas hipótesis, ideas y estudios sobre la química del universo.

P: ¿Cómo se resolvió el enigma? ¿Cuál era el desenlace? 

R: La versión correcta es, en realidad, la más complicada, porque en estas nubes de gas suceden muchas cosas al mismo tiempo: hay estrellas muy calientes que vierten su radiación en el gas que las rodea, y eso eleva la temperatura. Antes de estimar la composición química hay que estimar la temperatura, y lo habitual es asumir que es bastante homogénea, que no cambia mucho de un punto a otro de la nebulosa. Partiendo de esa hipótesis se calcula la temperatura y, con ella, la composición química.

Nosotros hemos mostrado que existe evidencia consistente con que la temperatura no es homogénea. Si se tiene en cuenta que puede haber variaciones, la composición química resultante es diferente de la que se determinaba antes, y entonces los resultados de los distintos métodos coinciden y el problema se resuelve.

La contrapartida es que estimar las variaciones de temperatura exige un mayor esfuerzo observacional. Por eso es la solución más complicada, pero a veces la naturaleza es así.

P: Ahora estás a cargo del estudio de las nebulosas en el Local Volume Mapper del eslogan Digital Sky Survey. ¿En qué consiste tu proyecto?

R: Hoy la escala de las preguntas científicas es tan grande que requiere la implicación de muchas personas, instituciones y universidades de todo el mundo. El Sloan Digital Survey es precisamente eso: un consorcio de universidades de Estados Unidos, Europa, Asia y otros lugares que desarrollan proyectos muy ambiciosos. Uno es el Local Volume Mapper, un mapeo del cielo con espectroscopía tridimensional. Nunca se había hecho algo así, y es clave para entender la Vía Láctea, donde nacemos, vivimos y vamos a vivir como civilización.

Con este nuevo telescopio, construido en el Observatorio de Las Campanas, en Chile, tomamos observaciones tridimensionales todos los días. En lugar de imágenes, obtenemos información integrada a lo largo de la línea de visión: composición química, temperatura y movimiento del gas y de las estrellas. Es una enorme cantidad de datos, y por eso nos organizamos en un grupo muy importante de instituciones.

Inicié mi trabajo en el proyecto como miembro de la Universidad de Heidelberg, en Alemania, y ahora represento la parte mexicana del consorcio, que forma parte del proyecto institucional de la UNAM. Es seguir trabajando en él, pero desde casa. Los nuevos datos me han planteado muchas dudas e hipótesis nuevas. Nos dan mucho trabajo, y eso es positivo, porque genera ideas que tenemos que desarrollar.

P: ¿Algún ejemplo de hallazgo y también de hipótesis nueva que se pueda contar al público?

R: Ahora mismo desarrollamos un trabajo en el que vemos que la estructura de densidad de estas nebulosas es mucho más compleja de lo que esperábamos. Al ver las nubes de gas, con sus estructuras filamentosas y sus formas caprichosas, se asumía una estructura de densidad intrincada, pero más o menos homogénea. Sin embargo, diversos indicadores de la luz que recibimos gracias a este proyecto, y que antes no teníamos, nos dicen que hay una componente muy densa de gas que emite una fracción muy importante de la luz observada.

Esto cambia cómo interpretamos la estructura de temperatura y la masa de las nebulosas, porque para calcular la masa de una nebulosa o de una galaxia primero se estima la densidad y luego el volumen: si cambia la densidad, cambia la masa que inferimos. Las implicaciones son fuertes, por eso revisamos una y otra vez los datos y todas las posibles críticas de la comunidad científica. El proceso está bastante avanzado, he tenido el gusto de dirigir este trabajo y vamos bien.

También es importante mencionar el liderazgo de investigadores jóvenes en el Local Volume Mapper. Para la siguiente edición del proyecto soy el Survey Scientist, el científico a cargo de la investigación desde el sur. Son proyectos muy dinámicos y poco verticales, donde se imponen las ideas y los argumentos, y no tanto la autoridad, algo muy atractivo para los nuevos académicos.

P: ¿A qué nos referimos con ‘implicaciones fuertes’?

R: Hasta ahora asumíamos que podíamos caracterizar una nebulosa con parámetros relativamente sencillos. Lo que vemos es que no: necesitamos una distribución compleja de densidad para explicar la luz que recibimos. Si no la consideramos, aparecen sesgos sistemáticos. Estimaríamos mal, por ejemplo, la presión del gas, clave para entender la conexión entre las estrellas y el gas circundante, el llamado stellar feedback. También podríamos interpretar mal la masa que inferimos cuando decimos que hay tantas toneladas de gas en una zona.

Esto afectaría además a la temperatura, y podría ser una de las razones por las que parecen estar presentes las variaciones de temperatura que ya vimos en 2023: sería una explicación natural de por qué existen y por qué no las habíamos contemplado.

Hay también otras implicaciones para la composición química: varios indicadores, sobre todo en el infrarrojo, la ventana que abre el telescopio espacial James Webb, podrían estar sesgados hacia composiciones químicas equivocadas. Por eso el trabajo transforma varias cosas.

P: ¿Se usa inteligencia artificial para este tipo de estudios? Si es así, ¿cómo y de qué forma se implementa?

R: Es muy útil, revolucionaria, dinamiza, pero hay que usarla con cuidado. Nosotros la utilizamos porque trabajamos con mucho código, y escribir mucho código es siempre susceptible de errores. Con la inteligencia artificial se detectan rápidamente, se decide cómo corregirlos y la construcción de nuevos bloques de código resulta más eficiente y sencilla. También puede hacer más eficiente un proceso de reducción de datos, por ejemplo.

Además, muchos investigadores de estos proyectos no son angloparlantes. En mi caso, puedo expresar una idea perfectamente en español, pero en inglés puede volverse un poco más confusa si no se domina el idioma a la perfección. La inteligencia artificial es muy buena traduciendo este tipo de ideas.

Ahora bien, hay que tener presente que hasta el momento no sustituye la creatividad ni la capacidad humana de generar nuevo conocimiento. Cuando los investigadores jóvenes se están formando, es muy importante que tengan tiempo de digerir el conocimiento por sí mismos y de plantear las preguntas que vayan surgiendo mediante el ensayo y el error. No se trata solo de contestar la pregunta ya planteada: en el camino de esa respuesta surgen nuevas preguntas, y si se omite ese camino, es difícil que haya nuevas preguntas que resolver.

Por eso la usamos con bastante responsabilidad. En la astronomía observacional tiene una utilidad amplia, por el desarrollo de código y la traducción del idioma, pero hasta el momento no sustituye la creatividad humana.