{"id":24348,"date":"2022-06-02T11:33:12","date_gmt":"2022-06-02T15:33:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.astrofisicamas.cl\/?p=24348"},"modified":"2023-08-09T15:33:20","modified_gmt":"2023-08-09T15:33:20","slug":"alerce-sera-el-primer-broker-en-procesar-datos-de-la-red-de-cuatro-telescopios-atlas-financiados-por-la-nasa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/astrofisicamas.cl\/en\/alerce-sera-el-primer-broker-en-procesar-datos-de-la-red-de-cuatro-telescopios-atlas-financiados-por-la-nasa\/","title":{"rendered":"ALeRCE ser\u00e1 el primer broker en procesar datos de la red de cuatro telescopios ATLAS financiados por la NASA"},"content":{"rendered":"
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El agente astron\u00f3mico virtual o broker chileno ALeRCE -dedicado a clasificar objetos astron\u00f3micos variables en el tiempo y reportados por grandes telescopios que mapean el cielo todas las noches- present\u00f3 en Irlanda una nueva fase de su proyecto, esta vez junto a la red de telescopios ATLAS.<\/em><\/strong><\/em><\/strong><\/strong><\/em><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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En una nueva etapa de desarrollo, se integra a ATLAS, una red de cuatro telescopios (dos de los cuales est\u00e1n ubicados en Hawaii y dos que comenzaron a operar en 2022 en el hemisferio sur, en Sud\u00e1frica y Chile) cuyo objetivo es detectar y alertar de forma temprana asteroides que presenten un riesgo para la vida de las personas. Para lograrlo, observa el cielo nocturno cuatro veces por noche, detectando millones de eventos variables en el proceso, lo que significa gran cantidad de datos para analizar.<\/p>\n

\"\"<\/a>
Lectura de foto: Explorador de ALeRCE: arriba a la izquierda se muestra la evoluci\u00f3n del brillo de una supernova observada por ZTF (verde y rojo) y ATLAS (cian y naranjo); arriba a la derecha, una imagen de la galaxia anfitriona antes de la explosi\u00f3n; abajo a la izquierda, las clases m\u00e1s probables seg\u00fan el clasificador de ALeRCE; y abajo a la derecha, las im\u00e1genes de descubrimiento de la supernova. Toda esta informaci\u00f3n se actualiza en tiempo real a medida que nuevos datos son enviados por estos dos telescopios.<\/figcaption><\/figure>\n

Seg\u00fan explica, Francisco F\u00f6rster, investigador principal de ALeRCE, investigador asociado del Instituto Milenio de Astrof\u00edsica (MAS) y del Centro de Modelamiento Matem\u00e1tico (CMM)<\/strong>, el trabajo que ahora realiza el equipo interdisciplinario de ALeRCE \u201ces convertir esta informaci\u00f3n entregada por ATLAS en un flujo de datos que se cruza en tiempo real con las observaciones del the Zwicky Transient Facility (ZTF) observations<\/em> (ZTF) en California, EEUU, convirti\u00e9ndose as\u00ed en el primer broker<\/em> que combina grandes flujos de datos en un sistema multi telescopio global. Esta combinaci\u00f3n de datos potenciar\u00e1 los descubrimientos cient\u00edficos y aumentar\u00e1 la resiliencia de ALeRCE como sistema de clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica de los objetos variables en el universo\u00bb.<\/p>\n

ALeRCE funciona con una infraestructura h\u00edbrida, procesando datos principalmente en la nube (AWS-DO), en el Laboratorio Nacional de Computaci\u00f3n de Alto Rendimiento (NLHPC) y utilizando recursos propios, instalados en Red Universitaria Nacional (REUNA), un punto cr\u00edtico para el intercambio de tr\u00e1fico acad\u00e9mico nacional e internacional. Adem\u00e1s, utiliza herramientas de procesamiento masivo de datos, inteligencia artificial y visualizaci\u00f3n, para alertar tempranamente a la comunidad internacional acerca de los eventos de mayor inter\u00e9s cient\u00edfico.<\/p>\n

\u201cDurante a\u00f1os hemos desarrollado las herramientas de inteligencia artificial enfocadas en ZTF. Esta nueva etapa nos plantea nuevos desaf\u00edos, en la extensi\u00f3n de estos m\u00e9todos a datos provenientes de diferentes telescopios. Es como ense\u00f1arle al computador a aprender desde diferentes fuentes, tal como lo hacemos los seres humanos\u201d, asegura Guillermo Cabrera-Vives, l\u00edder del \u00e1rea de machine learning de ALeRCE, director de la Unidad de Data Science UdeC e investigador adjunto del MAS. <\/strong><\/p>\n

El investigador cuenta que, desde 2019, ALeRCE procesa alrededor de 300 mil eventos variables por noche, provenientes del observatorio ZTF, con un equipo de ingenier\u00eda dedicado, que desarrolla herramientas para una comunidad de m\u00e1s de seis mil usuarios, en 125 pa\u00edses. En 2021, este proyecto nacional fue seleccionado como uno de los siete brokers <\/em>comunitarios en el mundo que clasificar\u00e1 los m\u00e1s de 10 millones de eventos por noche que reportar\u00e1 el observatorio Vera C. Rubin, que comenzar\u00e1 a operar desde Chile en 2024.<\/p>\n

Adem\u00e1s ha sido pionero en varios aspectos: fue el primer broker<\/em> en reportar p\u00fablicamente sus clasificaciones usando inteligencia artificial; es el que reporta m\u00e1s r\u00e1pido y en mayor n\u00famero explosiones de supernova (m\u00e1s de 14 mil candidatos); es el primero en enriquecer los datos autom\u00e1ticamente con informaci\u00f3n hist\u00f3rica sobre miles de millones de objetos; y, desde junio de 2022, es el primer broker<\/em> en ingerir datos de la red de los cuatro telescopios ATLAS, ubicados en Hawaii, Sud\u00e1frica y Chile.<\/p>\n

Andr\u00e9s Jord\u00e1n, director del Instituto Milenio de Astrof\u00edsica (MAS) y Chief of Science Officer de Data Observatory (DO),<\/strong> se\u00f1ala que \u00ablos mayores desaf\u00edos para ALeRCE en el futuro son escalar para procesar el enorme volumen de datos provenientes del observatorio Rubin, incorporar datos de m\u00e1s telescopios, y desarrollar nuevas herramientas de inteligencia artificial, que permitan a la comunidad internacional extraer la mejor ciencia de estas observaciones. En particular, un desaf\u00edo importante es desarrollar herramientas que permitan detectar aquellos objetos de naturaleza desconocida, que podr\u00edan revolucionar nuestro entendimiento sobre el universo din\u00e1mico en la pr\u00f3xima d\u00e9cada\u00bb.<\/p>\n

Entre los indicadores m\u00e1s importantes de ALeRCE se puede destacar que en un a\u00f1o ha procesado m\u00e1s de\u00a0 200 millones de alertas en tiempo real, incluyendo 40 millones de im\u00e1genes. Ha reportado m\u00e1s de 6000 supernovas, 60 mil agujeros negros supermasivos \u00f3 800 mil estrellas variables.<\/p>\n

M\u00e1s informaci\u00f3n en http:\/\/alerce.science\/<\/a>. Video del proyecto: http:\/\/alerce.science\/<\/a><\/p>\n

Foto Principal:<\/strong> Lectura de foto: Telescopio en Haleakal\u0101, Maui. Credito: Henry Weiland<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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