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”.
Fuente: Universidad de La Serena