Amina Helmi recibió el Premio Kavli por revelar cómo se formó la Vía Láctea

Investigadora analiza mapas de estrellas y corrientes galácticas desde un observatorio con la Vía Láctea visible en el cielo.

Ciencia | 1 de septiembre de 2026

Amina Helmi recibió el Premio Kavli por revelar cómo se formó la Vía Láctea

La científica nacida en Bahía Blanca y formada en la Universidad Nacional de La Plata fue distinguida junto con Vasily Belokurov y Rodrigo Ibata. Sus investigaciones permitieron leer en las estrellas las huellas de antiguas colisiones galácticas.

La astrofísica Amina Helmi recibió este 1 de septiembre el Premio Kavli 2026 en Astrofísica, una de las distinciones científicas internacionales más prestigiosas. La entrega se realizó en el Oslo Concert Hall durante la Semana del Premio Kavli.

Helmi nació en Bahía Blanca, estudió Astronomía en la Universidad Nacional de La Plata y desarrolló su carrera científica en Europa. Actualmente es profesora en la Universidad de Groningen, en los Países Bajos.

La distinción fue compartida con Vasily Belokurov, de la Universidad de Cambridge, y Rodrigo Ibata, de la Universidad de Estrasburgo. Los tres fueron reconocidos por encontrar evidencia fósil de antiguas fusiones que permiten comprender cómo se formó la Vía Láctea.

Cómo se leen los “fósiles” de una galaxia

En astronomía, hablar de fósiles no implica encontrar objetos sólidos como ocurre en paleontología. Las huellas están en el movimiento, la posición y la composición química de las estrellas.

Cuando una galaxia pequeña se fusiona con otra mayor, sus estrellas no desaparecen sin dejar rastros. Pueden conservar patrones de velocidad y composición que permiten reconstruir su origen, incluso miles de millones de años después.

Helmi predijo y luego identificó corrientes estelares en el halo de la Vía Láctea. Más adelante, combinando información del satélite Gaia de la Agencia Espacial Europea con datos químicos de grandes relevamientos, caracterizó una de las colisiones más importantes de la historia de nuestra galaxia: la fusión con Gaia-Enceladus.

Por qué el premio también habla de datos

La investigación premiada depende de observaciones astronómicas de enorme escala. El mapa de Gaia reúne información sobre más de 1.800 millones de estrellas. Convertir ese volumen de mediciones en una historia coherente exige estadística, programación, visualización, modelos físicos y capacidad para detectar patrones.

Ese cruce entre ciencia y herramientas computacionales muestra que muchos descubrimientos actuales no nacen de una sola disciplina. Requieren equipos capaces de formular buenas preguntas, trabajar con bases de datos complejas y contrastar hipótesis mediante modelos reproducibles.

Para quienes están explorando una formación vinculada con datos e inteligencia artificial, el caso ofrece una referencia concreta. Las mismas capacidades generales —organizar información, reconocer estructuras, modelar escenarios y comunicar resultados— atraviesan campos tan distintos como la astronomía, la industria, la salud o la gestión.

De la formación argentina a una distinción global

La trayectoria de Helmi comenzó en el sistema universitario argentino y continuó con un doctorado en Leiden y una carrera internacional. Su recorrido no reduce el mérito a un lugar de origen, pero sí muestra el alcance que puede tener una base científica sólida cuando se combina con colaboración, continuidad y acceso a infraestructura de investigación.

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Qué reconoció exactamente el Premio Kavli

El jurado destacó que Helmi, Belokurov e Ibata transformaron la comprensión sobre la evolución de las galaxias masivas. Sus trabajos aportaron evidencia de que la Vía Láctea se construyó mediante un proceso jerárquico de acreción: sistemas menores fueron absorbidos y dejaron señales que todavía pueden medirse.

El Premio Kavli se entrega cada dos años en Astrofísica, Nanociencia y Neurociencia. Cada área cuenta con un premio conjunto de un millón de dólares y una medalla para sus laureados.

Más allá del reconocimiento individual, la noticia pone en primer plano una idea poderosa: observar el cielo también es aprender a leer datos del pasado. Cada estrella puede funcionar como una pieza de evidencia dentro de una historia mucho más grande.

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Fuentes

Entender el presente también es aprender a mirar datos

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