{"id":1642,"date":"2024-06-28T20:32:56","date_gmt":"2024-06-28T20:32:56","guid":{"rendered":"https:\/\/nucleomilenioeris.cl\/?p=1642"},"modified":"2024-06-28T20:33:04","modified_gmt":"2024-06-28T20:33:04","slug":"un-paso-adelante-en-el-estudio-de-la-evolucion-de-las-galaxias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nucleomilenioeris.cl\/es\/news\/un-paso-adelante-en-el-estudio-de-la-evolucion-de-las-galaxias\/","title":{"rendered":"Un paso adelante en el estudio de la evoluci\u00f3n de las galaxias"},"content":{"rendered":"<p>La investigaci\u00f3n del estudiante de doctorado Theosamuele Signor, titulado \u201c<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2405.13823\">A baseline on the relation between chemical patterns and birth stellar cluster<\/a>\u201d, ha sido aceptado para publicaci\u00f3n. Este trabajo se enfoca en el uso de grandes conjuntos de datos y t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para analizar la evoluci\u00f3n de las galaxias. En colaboraci\u00f3n con <a href=\"https:\/\/www.inria.cl\/es\">Inria<\/a>, instituto franc\u00e9s de investigaci\u00f3n en ciencias y tecnolog\u00edas digitales, cuya \u00fanica sede fuera de Francia se encuentra en Santiago, implement\u00f3 diversas t\u00e9cnicas de preprocesamiento de datos y redes neuronales para mejorar la precisi\u00f3n de las predicciones. Se utilizaron m\u00e9todos supervisados de machine learning para clasificar estrellas seg\u00fan su origen, mostrando avances significativos en la identificaci\u00f3n de c\u00famulos abiertos.<\/p>\n\n\n\n<p>Theo, originario de Italia, tiene un t\u00edtulo en Astronom\u00eda y una maestr\u00eda en Ciencias de Datos para la F\u00edsica de la Universidad de Padua. Su principal inter\u00e9s es aprovechar grandes conjuntos de datos y t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para estudiar la evoluci\u00f3n de las galaxias. En su reciente estudio, Theo y su equipo aplicaron varias t\u00e9cnicas de preprocesamiento de datos para mejorar la calidad de las predicciones.<\/p>\n\n\n\n<p>En su investigaci\u00f3n, Theo detall\u00f3: &#8220;Aplicamos varias t\u00e9cnicas de preprocesamiento de datos para mejorar la calidad de nuestras predicciones. Estas t\u00e9cnicas incluyen la selecci\u00f3n de caracter\u00edsticas, la eliminaci\u00f3n de datos ruidosos y no informativos, y el an\u00e1lisis de componentes principales (PCA)&#8221;. La selecci\u00f3n de caracter\u00edsticas permiti\u00f3 que los modelos de predicci\u00f3n se enfocaran en la informaci\u00f3n m\u00e1s relevante, mejorando as\u00ed la eficiencia de los mismos. Por otro lado, la eliminaci\u00f3n de datos ruidosos ayud\u00f3 a evitar que errores o datos no informativos afectaran negativamente las predicciones. &#8220;El an\u00e1lisis de componentes principales (PCA) nos permiti\u00f3 reducir la cantidad de variables al combinarlas, manteniendo la mayor parte de la informaci\u00f3n original&#8221;, explic\u00f3 Theo, subrayando c\u00f3mo esto simplific\u00f3 los datos y mejor\u00f3 la precisi\u00f3n de los modelos.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, el equipo de investigaci\u00f3n utiliz\u00f3 una sofisticada red neuronal para el aprendizaje multitarea, lo que les permiti\u00f3 abordar varios problemas simult\u00e1neamente. &#8220;Esta avanzada t\u00e9cnica de inteligencia artificial es capaz de aprender y mejorar continuamente a partir de m\u00faltiples fuentes de datos, proporcionando un nivel superior de an\u00e1lisis y predicci\u00f3n&#8221;, coment\u00f3 Theo. Estos pasos permitieron que los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico se entrenaran con datos m\u00e1s claros y relevantes, mejorando significativamente la precisi\u00f3n de las predicciones.<\/p>\n\n\n\n<p>La colaboraci\u00f3n con Inria, prestigioso instituto franc\u00e9s de investigaci\u00f3n, fue fundamental para el \u00e9xito del estudio. Theo se\u00f1al\u00f3 que &#8220;Inria desempe\u00f1\u00f3 un papel crucial en nuestra investigaci\u00f3n, desarrollando t\u00e9cnicas avanzadas de an\u00e1lisis de datos y machine learning&#8221;. Adem\u00e1s de proporcionar herramientas y m\u00e9todos innovadores, los investigadores de Inria aportaron valiosas ideas y perspectivas que enriquecieron el enfoque del equipo. &#8220;Sus sugerencias innovadoras sobre c\u00f3mo abordar los desaf\u00edos de nuestro estudio y c\u00f3mo aplicar de manera efectiva los m\u00e9todos de machine learning para identificar patrones qu\u00edmicos en las estrellas fueron invaluables&#8221;, agreg\u00f3 Theo.<\/p>\n\n\n\n<p>El enfoque supervisado de machine learning fue elegido debido a la disponibilidad de un conjunto de datos etiquetado, lo que permiti\u00f3 al equipo entrenar modelos para reconocer y clasificar estrellas seg\u00fan su origen. &#8220;Optamos por un enfoque supervisado de machine learning porque ten\u00edamos un conjunto de datos etiquetado, lo que nos permiti\u00f3 entrenar a los modelos para reconocer y clasificar estrellas seg\u00fan su origen&#8221;, explic\u00f3 Theo. A diferencia de otros estudios que se han centrado en el agrupamiento (clustering), el equipo descubri\u00f3 que la clasificaci\u00f3n era m\u00e1s adecuada para sus objetivos.<\/p>\n\n\n\n<p>Para determinar los clasificadores m\u00e1s apropiados, Theo y su equipo probaron varios modelos, incluyendo \u00e1rboles de decisi\u00f3n, bosques aleatorios y m\u00e1quinas de soporte vectorial. &#8220;Evaluamos su desempe\u00f1o en t\u00e9rminos de precisi\u00f3n y capacidad para recuperar c\u00famulos abiertos correctamente&#8221;, detall\u00f3 Theo. Finalmente, eligieron los clasificadores que mostraron la mejor precisi\u00f3n y consistencia en sus experimentos, asegurando as\u00ed que sus predicciones fueran lo m\u00e1s precisas y confiables posible.<\/p>\n\n\n\n<p>La aceptaci\u00f3n de este paper subraya la importancia de la colaboraci\u00f3n internacional y el uso de tecnolog\u00edas avanzadas en la investigaci\u00f3n astron\u00f3mica. Este logro no solo destaca el talento y la dedicaci\u00f3n de Theosamuele Signor, sino tambi\u00e9n el potencial de las t\u00e9cnicas de machine learning para revolucionar nuestro entendimiento del universo.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La investigaci\u00f3n del estudiante de doctorado Theosamuele Signor, titulado \u201cA baseline on the relation between chemical patterns and birth stellar cluster\u201d, ha sido aceptado para publicaci\u00f3n. Este trabajo se enfoca en el uso de grandes conjuntos de datos y t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para analizar la evoluci\u00f3n de las galaxias. 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