NASA usará máquinas que analizarán automáticamente las características de las estrellas
12/01/2015 - 14:54:32
Con tantas estrellas en nuestra galaxia para descubrir y catalogar, la NASA ha recurrido a la ayuda de m�quinas de aprendizaje, que de forma autom�tica, reconocen, ordenan y permiten saber todas las caracter�sticas de los astros. La investigaci�n, realizada por la NASA, es parte del creciente campo del aprendizaje autom�tico, en el que los computadores adquieren habilidades, en base a grandes conjuntos de datos, para encontrar patrones que los humanos no podr�an ver de otra manera. Los astr�nomos est�n recurriendo a este sistema para ayudarles a identificar propiedades b�sicas de las estrellas, a partir del estudio de im�genes del cielo nocturno. El Gran Telescopio para Rastreos Sin�pticos (LSST), con sede en Chile, es uno de los nuevos proyectos que utilizar� este sistema, aumentando la cantidad de datos disponibles para la NASA. En pocas noches, esta t�cnica recopilar� la informaci�n de miles de millones de estrellas, a un menor costo. El aprendizaje autom�tico se ha aplicado al cosmos antes. Sin embargo, este esfuerzo es el primero en predecir los rasgos espec�ficos de las estrellas, como el tama�o y la presencia de elementos pesados, utilizando im�genes de esos astros tomadas a lo largo del tiempo. Estos rasgos son esenciales para aprender acerca de cu�ndo naci� una estrella y cu�nto ha cambiado desde entonces. "Con m�s informaci�n sobre los diferentes tipos de estrellas de nuestra galaxia, podemos hacer un mapa mejor sobre la estructura e historia de la V�a L�ctea�, dijo Adam Miller del Laboratorio de Propulsi�n a Chorro de la NASA en Pasadena, California. "Estamos pronosticando propiedades fundamentales de las estrellas." Pero antes de que las m�quinas puedan aprender a detectar patrones, primero necesitan un "periodo de formaci�n". Miller y su equipo comenzaron con el an�lisis de 9.000 estrellas y obtuvieron espectros que revelaron varias de sus propiedades b�sicas como tama�o, temperatura y cantidad de elementos pesados, como el hierro. Otra variable registrada fue el brillo de las estrellas, en las denominadas curvas de luz. "Podemos descubrir y clasificar nuevos tipos de estrellas sin necesidad de espectros, que son caros y lentos de obtener", dijo Miller. Una vez que el LSST est� plenamente operativo en 2023 , se podr�a reducir el n�mero de astr�nomos pasan toda la noche en vela.
Fuente: Emol.com - http://www.emol.com/noticias/tecnologia/2015/01/12/698703/maquinas--ensenan-a-astronomos-sobre-las-estrellas.html
