El doctorando Simón Véliz integró un equipo internacional que desarrolló una herramienta capaz de identificar automáticamente 1,7 millones de galaxias según su morfología.
La clasificación de
galaxias ha sido una de las herramientas fundamentales para comprender cómo
evoluciona el universo a lo largo del tiempo. Sin embargo, el crecimiento
exponencial de los grandes sondeos astronómicos ha generado volúmenes de datos
tan masivos que los métodos tradicionales de observación y clasificación manual
resultan insuficientes.
En este contexto,
investigadores de la Universidad de La Serena, la Universidad Técnica Federico
Santa María, la Universidad de Concepción y el Núcleo Milenio de Galaxias
(MINGAL) desarrollaron el estudio “Morfologías
de galaxias del sondeo DECaLS mediante una combinación de índices no
paramétricos y métodos de aprendizaje automático: un catálogo integral
utilizando el código Extractor de Morfología de Galaxias (galmex)”
(Morphologies for DECaLS Galaxies through a combination of non-parametric
indices and machine learning methods: A comprehensive catalog using the Galaxy
Morphology Extractor galmex code), mediante el cual generaron un
catálogo morfológico de galaxias observadas por el sondeo DECaLS.
Entre los participantes se
encuentra el estudiante del Doctorado en Astronomía de la USerena, Simón Veliz
Astudillo, los investigadores postdoctorales Ciria Lima Dias y Hugo Méndez
Hernández, y la directora del Doctorado en Astronomía, Dra. Antonela Monachesi,
quienes colaboraron en el perfeccionamiento de la metodología que permite
clasificar automáticamente galaxias espirales y elípticas, sentando además las
bases para futuras investigaciones sobre la evolución de estos sistemas en
distintos entornos del universo.
Con respecto a esto, el
futuro doctor en Astronomía, Simón Véliz -quien cursó su licenciatura y
Magíster en la USerena- señaló que “el Dark Energy Camera Legacy Survey (DECaLS)
tiene la capacidad de obtener muchísimas imágenes del cielo y generar catálogos
para que los astrónomos puedan utilizarlos, entonces nosotros clasificamos
estos datos y agregamos una propiedad que antes no estaba, que es la morfología
de las galaxias”.
El astrónomo también
explicó que “clasificamos galaxias cercanas según sus formas, principalmente
entre galaxias elípticas y espirales, y finalmente entregamos un gran catálogo
con estas morfologías observadas”.
Según Véliz, “el autor
principal del artículo, Vitor M. Sampaio, es un investigador afiliado al
Instituto de Física de la UTFSM y al Núcleo MINGAL, había estado trabajando en
un software capaz de determinar ciertos parámetros a partir de las imágenes existentes,
lo que nos permitió identificar si una galaxia era espiral o elíptica”.
“Clasificamos 1.7
millones de galaxias, lo que tomó cerca de un mes. Para esto se creó un código
y se entrenaron algoritmos de aprendizaje automático capaces de realizar esa
tarea de forma automatizada”, especificó.
Sobre esto, el
investigador hizo hincapié en que “la idea es utilizar esta herramienta en
nuevos proyectos, como la clasificación de galaxias más lejanas, donde extraer
sus propiedades es una tarea más compleja. Este trabajo fue un punto de
partida, ya que lo probamos primero con las galaxias más cercanas y ahora
queremos hacerlo funcionar en casos más desafiantes, para lo cual deberemos
adaptar la metodología, de manera que pueda clasificar imágenes similares, pero
de menor resolución”.
Véliz también adelantó que
“ya se está escribiendo la segunda parte de este artículo, donde queremos
clasificar galaxias que están en proceso de fusión, lo que es un poco más
complejo que la clasificación entre espirales y elípticas. En esta ocasión utilizamos
una muestra de entrenamiento de galaxias que se están fusionando, para intentar
clasificar nuevas galaxias en ese mismo proceso clave para entender cómo
evolucionan estos sistemas”.
Ahondando en su
participación en el estudio y la relación que esto tiene con su tesis de
doctorado, Véliz afirmó que “en mi investigación estudio cómo evolucionan las
galaxias según el entorno en el que estén y para eso estamos adaptando este
clasificador para utilizarlo con galaxias más lejanas, simulando cómo se verían
a mayores distancias para entrenar nuevamente los modelos”.
Al respecto, el astrónomo
reveló que “mi proyecto de tesis está enmarcado en una colaboración a la que se
incorporó el primer autor del artículo cuando su metodología ya estaba bastante
avanzada. Él buscaba personas familiarizadas con esta área para ayudar a afinar
el código y ajustar los clasificadores, por lo que me sumé a la investigación.
Esta fue la segunda vez que participé en un artículo de esta magnitud y con
tantos colaboradores”.
“Este tipo de
oportunidades se dan porque nuestro cuerpo académico mantiene vínculos con
instituciones y académicos dentro y fuera de Chile, además de una relación
directa con observatorios como NOIRLab, lo que facilita generar colaboraciones
internacionales y abrir oportunidades para los estudiantes. Esto es
especialmente importante porque, más allá de generar conocimiento sobre
galaxias, las herramientas que desarrollamos pueden tener aplicaciones mucho
más cercanas a la sociedad”, añadió.
Más allá de las galaxias
Por su parte, la directora
del Doctorado en Astronomía, Dra. Antonela Monachesi, recalcó que las redes de
colaboración nacionales e internacionales que mantiene la Universidad de La
Serena constituyen una ventaja estratégica para la formación de estudiantes y
el desarrollo de investigación de alto nivel.
“Estas colaboraciones nos
permiten contribuir y avanzar en proyectos de gran envergadura, que intentan
responder uno de los problemas más importantes de la astrofísica actual, como
es la evolución de galaxias en diferentes ambientes”, aseguró.
Sumado a esto, la
directora destacó que “los trabajos de tesis de los estudiantes que se
desarrollan en el marco de estas colaboraciones internacionales se ven muy
enriquecidos, por la interacción e intercambio de ideas y expertise con un
equipo de trabajo variado, lo cual es una gran ventaja para sus
investigaciones”.