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En colaboración con el Instituto Milenio de Astrofísica y el Centro de Modelamiento Matemático, el Data Observatory busca posicionar a Chile entre los principales proveedores de la capa de inteligencia artificial para el procesamiento de millones de alertas astrofísicas por noche; así como habilitar la transferencia tecnológica de habilidades en data science a otros sectores productivos de nuestra economía.
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ALeRCE, la plataforma de aprendizaje automático para la clasificación rápida de eventos astronómicos y que es uno de los proyectos principales del MAS, se prepara para procesar hasta 10 millones de alertas por noche con el observatorio Vera Rubin (ex LSST) que se espera debute en Chile en el 2023.
De la mano del Instituto Milenio de Astrofísica MAS y Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de la Universidad de Chile, el Data Observatory (DO) anunció su alianza para impulsar el Proyecto ALeRCE, Automatic Learning for the Rapid Classification and Events (en español plataforma de aprendizaje automático para la clasificación rápida de eventos astronómicos), y así contribuir para posicionar a Chile como un broker astronómico internacional a cargo de la capa de inteligencia artificial que procesará el enorme volumen de alertas que generarán gigantescos telescopios como el LSST, de manera sustentable durante la siguiente década.
Andrés Jordán, líder científico de Data Observatory y director del Instituto Milenio de Astrofísica (MAS), comenta que la fase inicial de Data Observatory fue partir desde la tierra y mirar a los cielos, atendiendo el desafíos de recolectar y procesar el enorme volumen de datos de la astronomía y en ese sentido, uno de los principales retos que se avecinan se relaciona con la avalancha de datos en tiemporeal que proporcionarán los observatorios y telescopios de gran capacidad y envergadura, como el Vera Rubin Observatory. Jordán explica que ALeRCE constituye uno de los proyectos más transversales en la comunidad astronómica en Chile y es determinante para lidiar con los nuevos dilemas de la astrofísica, que implica proveer capas de inteligencia artificial para extraer la mejor ciencia de estas máquinas. Este proyecto hoy impulsado por la academia, lo integran astrofísicos, estadísticos, cientistas de datos y una muy variada gama de especialistas y profesionales.
“Este no es solo un proyecto importante en el contexto chileno, ya que estamos preparándonos para postular y convertirnos en uno de los principales brokers –capa de inteligencia artificial a cargo de millones de alertas astrofísicas por noche- y para ello debemos ser sustentables por al menos una década”, señaló Jordán.
Francisco Förster, investigador principal de ALeRCE, investigador asociado del Instituto Milenio de Astrofísica (MAS)y del Centro de Modelamiento Matemático (CMM), explica que el proyecto es una idea que comienza en el marco de un programa de monitoreo del cielo realizado entre los años 2013 y 2015, que mediante una cámara de alta capacidad -denominada Dark Energy Camera (DECam)- buscó supernovas en tiempo real. “Este proyecto fue el puntapié para crear un equipo de trabajo interdisciplinario de ingenieros en computación, matemáticos y astrónomos que construimos herramientas para observar, ingerir y procesar datos con el propósito de descubrir supernovas en tiempo real utilizando herramientas de aprendizaje computacional. Así produjeron y procesaron un , del orden de 100 mil objetos por noche. A futuro otros telescopios producirán alertas a una tasa aún mayor”.
Carlos Jerez, director ejecutivo de Data Observatory y decano de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez, señaló que: “ALeRCE es un proyecto de clase mundial que se suma al esfuerzo del DO en contribuir al desarrollo científico y tecnológico del país. Esperamos que esta iniciativa además se traduzca en aprendizajes que permitan transferir conocimiento y tecnología aplicados a innovadores motores productivos en Chile”.
Hasta el año 2014, el proyecto HiTS, colaboración precursora de ALeRCE, utilizaba una cámara de 500 millones de pixeles con una estrategia de observación donde el telescopio visitaba la misma región del cielo cada 2 horas, mientras que la del LSST tendrá 3000 millones de pixeles y visitará la misma región del cielo típicamente cada 3 días. Entonces, esos datos de DECam se observaban, se enviaban por fibra óptica a Santiago al laboratorio nacional de computación de alto rendimiento (NLHPC), y se procesaban en tiempo real. “Este ejercicio nos permitió simular futuros escenarios, como será el telescopio Vera Rubin programado para el año 2023. “Éste producirá 10 millones de eventos por noche y nosotros producíamos 100 mil eventos por noche con HiTS». ALeRCE provee un sistema de alerta temprana para identificar qué seguir, clasificando y priorizando según importancia: «Un broker astronómico es un instrumento que conecta los telescopios que monitorean el cielo con aquellos que hacen seguimiento de los objetos interesantes y que requieren un rastreo en tiempo real”, puntualiza Förster
Este es un hito de interés para astrónomos, pero como conjunto de datos representa la oportunidad de desarrollar nuevos algoritmos, probar nuevas estructuras y formar equipos interdisciplinarios. Los especialistas aseguran que solo de esta forma el modelo puede replicarse en otros sectores de la industria y las ciencias.
Como el Vera Rubin inicia su funcionamiento en 2023, el equipo ALeRCE buscó otro observatorio para seguir entrenándose. Así eligió el Zwicky Transient Facility, o ZTF, un proyecto de búsqueda sistemática en el hemisferio norte de fenómenos astronómicos transitorios de una duración corta, de segundos a años, en relación con la escala astronómica que se mide en múltiplos de millones de años, que abarca fenómenos desde novas and supernovas hasta asteroides o cometas.
Este telescopio está ubicado en Monte Palomar en California y produce alrededor de 200 mil alertas por noche que hace un año ya ingiere ALeRCE. En este sentido, Francisco Förster señala: “La competencia internacional que se avecina es muy grande y nos obliga a crecer y trabajar en una red colaborativa. Necesitamos muchos recursos y confiamos en que Data Observatory es un aliado que nos ayudará a tener continuidad en el tiempo, generando condiciones que nos permitan trabajar a futuro con el LSST de acuerdo a sus capacidades y requerimientos técnicos”.
En esta alianza con Data Observatory, ALeRCE podrá iniciar una nueva etapa de desarrollo y expansión. Asimismo, permitirá potenciarse mediante una infraestructura híbrida, asegurándose de la accesibilidad a los datos y un uso efectivo por parte de la comunidad de astrónomos. ALeRCE registra más de 5000 usuarios en 66 países y esperan aumentar dicho impacto. Los principales usuarios se ubican en Chile, Estados Unidos y España.
“El capital humano es mucho más importante que la infraestructura, ya que en el corto plazo la infraestructura puede quedar obsoleta; en cambio las personas pueden continuar formándose y adaptándose a las nuevas tecnologías”, asegura Förster. Las bases de datos abiertas son un campo de experimentación para formar capital humano. Desde el punto de vista de la transferencia, si los datos no tiene un grupo de personas que sepan cómo procesarlos, de nada sirven. En Chile contamos con capital humano que ya sabe hacer este trabajo y que hoy pueden potenciar nuestra investigación y nuestra economía”, concluye Förster.
Entre los indicadores de ALeRCE, en un año ha procesado más de 200 millones de alertas en tiempo real, incluyendo 40 millones de imágenes. Ha reportado más de 6000 supernovas, 60 mil agujeros negros supermasivos ó 800 mil estrellas variables. Más información en http://alerce.science/. Video del proyecto: http://alerce.science/
