{"id":19982,"date":"2019-11-19T11:52:07","date_gmt":"2019-11-19T14:52:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.astrofisicamas.cl\/?p=19982"},"modified":"2024-08-07T15:51:57","modified_gmt":"2024-08-07T15:51:57","slug":"proyecto-liderado-desde-el-mas-es-pionero-en-el-analisis-de-datos-astronomicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/astrofisicamas.cl\/en\/proyecto-liderado-desde-el-mas-es-pionero-en-el-analisis-de-datos-astronomicos\/","title":{"rendered":"Proyecto liderado desde el MAS es pionero en el an\u00e1lisis de datos astron\u00f3micos"},"content":{"rendered":"<h5 style=\"text-align: center;\"><strong><em>Es uno de los proyectos m\u00e1s grandes y ambiciosos ejecutados actualmente dentro del Instituto Milenio de Astrof\u00edsica MAS. Se trata de ALeRCE<\/em> o Automatic Learning for the Rapid Classification of Events <em>lo que en t\u00e9rminos t\u00e9cnicos se conoce como <\/em>\u201cbroker\u201d <em>y lo que busca es crear las herramientas para responder a las necesidades de la nueva astronom\u00eda, caracterizada por una cantidad ingente de datos para analizar cada noche de observaci\u00f3n. <\/em><\/strong><\/h5>\n<p><!--more--><\/p>\n<p><strong>La construcci\u00f3n de nuevos instrumentos de observaci\u00f3n astron\u00f3mica como el <em>Large Synoptic Survey Telescope (LSST)<\/em> \u2013 que estar\u00e1 operativo en 2022- no s\u00f3lo implic\u00f3 una excelente noticia para esta ciencia, sino sobre todo un inmenso desaf\u00edo para quienes se dedican a la astronom\u00eda. \u00bfC\u00f3mo ser\u00eda posible analizar la cantidad de datos que estos nuevos telescopios entregar\u00edan cada noche? En este panorama, y antes que estos instrumentos est\u00e9n terminados, la comunidad debi\u00f3 comenzar a prepararse y la interdisciplinariedad tom\u00f3 m\u00e1s relevancia que nunca. <\/strong><\/p>\n<p>Es en este escenario que naci\u00f3 <strong>ALeRCE, sigla para <em>Automatic Learning for the Rapid Classification of Events team<\/em><\/strong>, <strong>una iniciativa liderada por investigadores del Instituto Milenio de Astrof\u00edsica MAS<\/strong>, en la que participa un equipo multidisciplinario de cient\u00edficos y cient\u00edficas \u2013 entre astr\u00f3nomos e ingenieros \u2013 de la Universidad de Chile, la Universidad Austral, la Universidad Cat\u00f3lica, la de Concepci\u00f3n, la Universidad Andr\u00e9s Bello, la Universidad Adolfo Ib\u00e1\u00f1ez, REUNA y la colaboraci\u00f3n internacional de investigadores de Caltech, Harvard y la Universidad de Washington.<\/p>\n<p>El trabajo que realizan b\u00e1sicamente es la construcci\u00f3n de herramientas y algoritmos que permitan el an\u00e1lisis automatizado de los datos provenientes de los grandes telescopios con el fin de poder identificar los objetos astron\u00f3micos m\u00e1s interesantes en tiempo real y con ello permitir que estos puedan luego ser estudiados con otros telescopios en campa\u00f1as de seguimiento, una tarea que un astr\u00f3nomo ser\u00eda incapaz de hacer manualmente.<br \/>\n<strong>\u201cEn la nueva era de grandes surveys es necesario poder identificar y clasificar grandes vol\u00famenes de objetos transientes y variables para su caracterizaci\u00f3n. Mientras m\u00e1s r\u00e1pida y precisa la clasificaci\u00f3n, mejor ser\u00e1 la ciencia posible de hacer. La clasificaci\u00f3n anterior la har\u00e1n los llamados brokers astron\u00f3micos. Liderar un broker desde Chile nos permitir\u00e1 ocupar de mejor forma los recursos de seguimiento disponibles y desarrollar las capacidades necesarias para que nuestra comunidad sea competitiva cuando telescopios como LSST comiencen a operar desde nuestro pa\u00eds\u201d, asegura Francisco F\u00f6rster, investigador asociado del MAS y uno de los l\u00edderes de ALeRCE.<\/strong><\/p>\n<h4><strong>C\u00f3mo funciona<\/strong><\/h4>\n<p><strong>Por ahora, ALeRCE se ha centrado en tres objetos astron\u00f3micos: supernovas, estrellas variables y n\u00facleos activos de galaxias (AGN, por sus siglas en ingl\u00e9s)<\/strong>. Sin embargo, en el futuro se pretende expandir a otros sujetos de estudio. \u201cNos interesa poder clasificar todo tipo de objetos astron\u00f3micos, pero en un comienzo definimos una taxonom\u00eda simplificada para poder avanzar. A medida que el proyecto evolucione haremos crecer esta taxonom\u00eda para abarcar nuevos tipos de objetos y nueva ciencia. Para esto es fundamental escuchar a los potenciales usuarios de ALeRCE, para entender cu\u00e1les son sus necesidades y qu\u00e9 tipos de objetos deber\u00edamos incluir en nuestra taxonom\u00eda\u201d, se\u00f1ala F\u00f6rster, quien tambi\u00e9n pertenece al Centro de Modelamiento Matem\u00e1tico de la Universidad de Chile.<\/p>\n<p>Seg\u00fan explica, el trabajo de ALeRCE comienza cuando un telescopio de levantamiento como el Zwicky Transient Facility (ZTF), o en el futuro el LSST, env\u00eda alertas que llegan al sistema, el que utiliza im\u00e1genes asociadas a candidatos para determinar, usando t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo o Deep learning, la probabilidad de que sea una supernova, un AGN, una estrella variable o un asteroide. Si existe una alta probabilidad, estos candidatos se publican en distintas herramientas. En el caso de las supernovas, por ejemplo, va a una herramienta propia llamada SN hunter (https:\/\/snhunter.alerce.online\/) para ser inspeccionada por una persona y reportada en el Transient Name Server, mecanismo oficial de la Uni\u00f3n Astron\u00f3mica Internacional para reportar nuevos objetos transientes. Actualmente hay 1000 objetos reportados como supernovas desde el SN Hunter de ALeRCE y 100 confirmados espectrosc\u00f3picamente.<\/p>\n<p>\u201cT\u00edpicamente nos demoramos 7 horas en reportar un nuevo candidato, mientras que otros grupos demoran m\u00e1s de 5 d\u00edas desde la primera detecci\u00f3n. En paralelo, al candidato se le extraen par\u00e1metros relevantes como la diferencia de flujo reportada, filtro, o tiempo de detecci\u00f3n, para ser insertados en nuestra base de datos de curvas de luz en el objeto asociado correspondiente. La diferencia de flujo se convierte en un flujo aparente tomando en cuenta el brillo de la estrella de referencia, en caso que el candidato sea coincidente con un objeto estelar, y a la serie de tiempo de flujos se le calculan caracter\u00edsticas relevantes usando una modificaci\u00f3n de la librer\u00eda FATS. Con esta informaci\u00f3n se utiliza un clasificador del tipo llamado random forest para clasificar el objeto entre 15 diferentes clases (agrupadas de forma jer\u00e1rquica) que pueden ser visualizadas en nuestro explorador principal https:\/\/alerce.online\/\u201d, explica el astr\u00f3nomo.<\/p>\n<p>Recientemente ALeRCE se adjudic\u00f3 un Fondo Astronom\u00eda QUIMAL para el Desarrollo de Tecnolog\u00edas de la Astronom\u00eda Nacional, de la Comisi\u00f3n Nacional de Investigaci\u00f3n Cient\u00edfica y Tecnol\u00f3gica, Conicyt, lo que le permitir\u00e1 la construcci\u00f3n de una infraestructura h\u00edbrida proporcionada en una parte por la Red Acad\u00e9mica de Chile, REUNA y otra en la nube a trav\u00e9s de Amazon, y que le permita tener mayor capacidad y redundancia de la enorme cantidad de datos que manejar\u00e1 por noche. Seg\u00fan Francisco F\u00f6rster, investigador asociado del MAS y l\u00edder de ALeRCE \u201cesto nos permitir\u00e1 tener una copia local de los datos m\u00e1s importantes, y as\u00ed ganar en redundancia en caso de fallas, ahorro en costos de c\u00f3mputo (por ejemplo, realizar un an\u00e1lisis sobre todos los datos), mayor rapidez para acceder a los datos para toda la comunidad nacional a trav\u00e9s de REUNA, mayor independencia del proveedor de servicios en la nube y nos permitir\u00e1 entrenarnos para manejar infraestructuras h\u00edbridas que ser\u00e1n cada vez m\u00e1s comunes en el futuro\u201d<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Es uno de los proyectos m\u00e1s grandes y ambiciosos ejecutados actualmente dentro del Instituto Milenio de Astrof\u00edsica MAS. 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