Investigadores de Ingeniería UC destacan aporte de computación a la astronomía

“La cantidad de datos proveniente de los telescopios es enorme, por lo que el desarrollo de nuevas herramientas computacionales para analizarlos se hace cada vez más necesario”, explicó el docente...

Investigadores de Ingeniería UC destacan aporte de computación a la astronomía

En la foto de izquierda a derecha, de pie: Astrid San Martin, Felipe Rojas, Yesenia Helem, Freddie Venegas, Ignacio Becker, Francisco Perez Galarce, Lucas Valenzuela, Javier Machin, Karim Pichara; de izquierda a derecha sentados: Orlando Vásquez, Matías Vergara, Carlos Aguirre.

En una nueva celebración del Día de la Astronomía, el académico de Ingeniería UC, Karim Pichara junto a los integrantes de su laboratorio de Data Science del Departamento de Ciencia de la Computación UC (DCC UC), subrayó la importancia de las aplicaciones computacionales para el desarrollo de la Astronomía.

“La cantidad de datos proveniente de los telescopios es enorme, por lo que el desarrollo de nuevas herramientas computacionales para analizarlos se hace cada vez más necesario”, explicó el docente, quien aclaró que sin el apoyo de herramientas de Inteligencia Artificial y Data Science (Ciencia de Datos), los astrónomos tardarían demasiado tiempo en analizar toda la información que reciben. “Estamos en una carrera contra el tiempo antes de la puesta en marcha de telescopios de nueva generación que empezarán a operar en los próximos años, como el LSST (Large Synoptic Survey Telescope)”, enfatizó.

Karim Pichara agregó que, a cinco años de su formación, “el grupo de investigadores sumó a su objetivo inicial de generar algoritmos inteligentes para identificar y clasificar objetos en el espacio; la capacidad de poner a prueba modelos de Machine Learning que apoyen el trabajo de mapeo del fondo cósmico en microondas (o radiación emitida poco después del Big Bang) con el fin de entender el universo”. Este proyecto se desarrolla principalmente en la tesis doctoral del estudiante Felipe Rojas, en colaboración con el profesor Rolando Dünner de Astronomía UC.

Al ser consultado por la capacidad de observación astronómica existente en Chile —y que en el futuro se espera que concentre el 70% de la capacidad mundial— el académico manifestó la relevancia de “generar tecnología para analizar esta información, en lugar de importarla desde afuera”, un objetivo en el cual el grupo de Data Science del profesor Pichara se concentra actualmente.

El grupo ha tenido un apoyo importante por parte de fondos provenientes de la Escuela de Ingeniería UC y de Fondecyt, a través del proyecto: “Automatic Classification of Variable Stars integrating multiple catalogs” y la colaboración con el Instituto de Ciencia Computacional Aplicada de la Universidad de Harvard (IACS), donde nueve investigadores de la UC ya han realizado pasantías.

Actualmente, el grupo de Data Science para Astronomía del DCC- UC está integrado principalmente por estudiantes de magíster, Freddie Venegas, Lucas Valenzuela, Javier Machin, Matías Vergara, Carlos Aguirre, Lukas Zorich, Patricio Benavente, Nebil Kawas, Claudio Rojas, Belén Saldías; las alumnas visitantes, Astrid San Martin, Yesenia Helem; los investigadores de doctorado Felipe Rojas, Ignacio Becker, Francisco Perez Galarce y Orlando Vásquez; y el postdoctorante, Christian Pieringer.

Junto al profesor Pichara, una incipiente red de académicos externos al Departamento de Ciencia de la Computación UC se encuentra colaborando con este grupo de investigación. Entre ellos se cuentan Pavlos Protopapas (Harvard University), Felipe Barrientos (Astro-Ingeniería UC) y Márcio Catelán (Astronomía UC).

Actualmente, el laboratorio de Data Science del DCC suma nueve estudiantes de postgrado egresados.

Además de las aplicaciones en Astronomía, en este grupo se desarrollan nuevos algoritmos para el mejoramiento de los tratamientos para el cáncer a través de la elaboración automática de un mix de drogas específico para cada paciente; y algoritmos que mejoran la toma de decisiones en sectores de la industria como el comercio detallista o retail, entre otros.

Ingresa aquí para conocer más información sobre el grupo de Data Science/Machine Learning para Astronomía del Departamento de Ciencia de la Computación UC.

INFORMACIÓN PERIODÍSTICA
Departamento de Ciencia de la Computación