{"id":25583,"date":"2022-12-19T17:59:11","date_gmt":"2022-12-19T17:59:11","guid":{"rendered":"https:\/\/astrofisicamas.cl\/nuevaweb\/?p=25583"},"modified":"2023-08-14T14:52:11","modified_gmt":"2023-08-14T14:52:11","slug":"crean-herramienta-para-identificar-de-forma-automatica-las-galaxias-donde-se-producen-nuevas-supernovas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/astrofisicamas.cl\/en\/crean-herramienta-para-identificar-de-forma-automatica-las-galaxias-donde-se-producen-nuevas-supernovas\/","title":{"rendered":"Crean herramienta para identificar de forma autom\u00e1tica las galaxias donde se producen nuevas supernovas"},"content":{"rendered":"
\"\"<\/figure>\n\n\n\n
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Basado en el sistema visual de los animales, que no necesitan gran resoluci\u00f3n perif\u00e9rica en su campo de visi\u00f3n para resolver distintas tareas, el equipo del br\u00f3ker astron\u00f3mico ALeRCE <\/strong>desarroll\u00f3 una nueva herramienta que permitir\u00e1 conocer caracter\u00edsticas de nuevas supernovas con alta precisi\u00f3n, identificando r\u00e1pidamente a su galaxia anfitriona.<\/em><\/em><\/em><\/strong><\/em><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Las supernovas, o explosiones estelares que se producen al final de la vida de cierto tipo de estrellas, son uno de los objetos astron\u00f3micos que m\u00e1s han interesado a cient\u00edficos y cient\u00edficas de todo el mundo, por la gran importancia que tienen en diversos campos de estudio de la astronom\u00eda. No s\u00f3lo son \u00fatiles como grandes laboratorios de astrof\u00edsica estelar, ya que al explotar siembran el espacio con distintos elementos qu\u00edmicos, sino que tambi\u00e9n sirven para medir distancias cosmol\u00f3gicas y entender la composici\u00f3n qu\u00edmica de las galaxias que las albergan.<\/p>\n

Sin embargo, como en muchas \u00e1reas de la astronom\u00eda, la gran cantidad de datos que producen nuevos y modernos instrumentos puede hacer que su detecci\u00f3n sea como encontrar una aguja en un pajar. Es por eso que el desarrollo de herramientas computacionales es fundamental a la hora de analizar y seguir aprovechando la informaci\u00f3n que nos entregan.<\/p>\n

Con esto en mente, el equipo de ALeRCE, br\u00f3ker astron\u00f3mico chileno interinstitucional del Instituto Milenio de Astrof\u00edsica MAS, el Centro de Modelamiento Matem\u00e1tico de la Universidad de Chile (CMM), el Data Observatory y la Universidad de Concepci\u00f3n, desarroll\u00f3 DELIGHT<\/strong>, nueva herramienta que permite identificar autom\u00e1ticamente las galaxias donde ocurren nuevas supernovas en el cielo y con ello, la distancia a la supernova con una alta precisi\u00f3n.<\/p>\n

Seg\u00fan explica Francisco F\u00f6rster<\/strong>, director de ALeRCE e investigador asociado del MAS y del CMM, DELIGHT \u201cfunciona en base a una red neuronal artificial que recibe como entrada la posici\u00f3n en el cielo del candidato a supernova y que retorna la posici\u00f3n m\u00e1s probable de su galaxia<\/strong>\u201d. Un problema astrof\u00edsico importante de ser resuelto debido a las dificultades que se presentan por las distintas escalas y formas que tienen las galaxias. <\/p>\n

\u201cDELIGHT fue dise\u00f1ado para funcionar muy r\u00e1pidamente, utilizando im\u00e1genes de archivo multi resoluci\u00f3n del cielo para lograr una descarga m\u00e1s r\u00e1pida, pensando en su aplicaci\u00f3n de forma masiva en los futuros telescopios de survey<\/em>. Es una herramienta que puede utilizar toda la comunidad que haga investigaci\u00f3n sobre supernovas o transientes en general, y en particular a quienes quieran trabajar con grandes muestras de estos eventos\u201d, comenta el investigador MAS – CMM.<\/p>\n

How does it work? <\/strong><\/h4>\n

Bas\u00e1ndose en el sistema visual de los animales, los expertos de ALeRCE crearon una red neuronal que fue entrenada con m\u00e1s de 16 mil ejemplos que el equipo ha identificado manualmente al reportar de forma diaria nuevos candidatos a transientes en el Transient Name Server<\/em>, herramienta oficial de la Uni\u00f3n Astron\u00f3mica Internacional para comunicar nuevos objetos de este tipo. Seg\u00fan comenta F\u00f6rster, este entrenamiento se realiz\u00f3 usando las librer\u00edas Tensorflow<\/em> and Ray Tune<\/em>, utilizando tarjetas GPU propias, obtenidas gracias al proyecto de infraestructura de los fondos Quimal de la Agencia Nacional de Investigaci\u00f3n y Desarrollo, que ALeRCE se adjudic\u00f3 a trav\u00e9s del MAS en 2019.<\/p>\n

\u201cEsta herramienta tiene un gran potencial para acelerar el proceso de detecci\u00f3n y caracterizaci\u00f3n de nuevas supernovas en grandes muestras de estos objetos. De hecho, ya est\u00e1 siendo de gran ayuda para la selecci\u00f3n de galaxias anfitrionas diariamente, permiti\u00e9ndonos ahorrar m\u00e1s de 30 minutos diariamente en el proceso de selecci\u00f3n de galaxias de candidatos detectados por ALeRCE en el ,<\/em> del ZTF (Zwicky Transient Facility). Tambi\u00e9n hemos encontrado otros usos, como que, agregando informaci\u00f3n provista por DELIGHT, podemos detectar autom\u00e1ticamente y con m\u00e1s precisi\u00f3n eventos de destrucci\u00f3n de marea, que ocurren cuando una estrella se acerca a un agujero negro y es destruida por fuerzas de marea\u201d, concluye el astr\u00f3nomo.    <\/p>\n

Para revisar la publicaci\u00f3n completa: https:\/\/ui.adsabs.harvard.edu\/abs\/2022AJ….164..195F\/abstract <\/a><\/p>\n

Foto principal: Ilustraci\u00f3n art\u00edstica supernova 2013ge. Cr\u00e9dito: Hubble. NASA, ESA, Leah Hustak (STScI).<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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