Postula a nuestros Diplomados DIINF y al programa de Magíster DIINF
Escucha nuestro PODCAST DIINF disponible en Spotify y Apple Podcasts
Buscar
Cerrar este cuadro de búsqueda.
Ex estudiante DIINF Belén Rickmers Presenta Avances en Deep Learning para Astronomía en la European Astronomical Society Annual Meeting

En el marco de la European Astronomical Society Annual Meeting, realizada en julio del presente año, la ingeniera Belén Rickmers, ex estudiante del Departamento de Ingeniería Informática DIINF USACH, presentó su destacado trabajo titulado “A deep learning approach to complete the uv-plane of interferometric observations”. La ponencia resumió los resultados más importantes de su investigación, la cual se enmarca en proyectos interdisciplinarios que se desarrollan en el Núcleo Milenio YEMS.

Durante su presentación, Belén Rickmers explicó que su investigación se centró en el desarrollo de un modelo basado en deep learning para completar el plano uv de observaciones radiointerferométricas. Para lograrlo, se generó una base de datos que incluyó alrededor de 3200 imágenes sintéticas de discos protoplanetarios, basadas en simulaciones hidrodinámicas, y 35000 observaciones radioastronómicas sintéticas de estos discos. El entrenamiento de múltiples modelos de deep learning con esta base de datos permitió mejorar significativamente las observaciones radiointerferométricas. Los resultados fueron impresionantes, ya que los modelos generados lograron predecir de forma completa el plano uv de las observaciones tanto para datos astronómicos simulados como para datos reales. Esto ofrece la posibilidad de obtener imágenes astronómicas sin recurrir a algoritmos de síntesis de imágenes tradicionales, que demandan una gran cantidad de tiempo y recursos computacionales.

La experiencia de presentar su trabajo en un evento internacional importante como el de Kraków, Polonia, fue sumamente enriquecedora para Belén Rickmers. Durante el congreso, pudo interactuar con investigadores de distintos países y conocer de cerca las múltiples investigaciones que se llevan a cabo en el ámbito de la astronomía a nivel mundial.

La relevancia del deep learning en la astronomía fue objeto de intensas discusiones en el evento, resaltándolo como una de las áreas esenciales para el futuro desarrollo de esta ciencia. La participación de Belén Rickmers en representación de los desarrollos científicos latinoamericanos, y en especial como una joven mujer, llenó de orgullo a la comunidad académica.

Núcleo Milenio YEMS y Ventajas de la Interdisciplinariedad

El proyecto en el que trabajó Belén Rickmers se desarrolló en el Núcleo Milenio YEMS, un entorno interdisciplinario que ha potenciado y enriquecido su investigación. YEMS ofrece un ambiente altamente colaborativo, donde la comunicación entre distintas áreas de conocimiento es valorada y fomentada. El trabajo cercano con astrónomos permitió a Belén Rickmers considerar los problemas desde otra perspectiva y aprender de un área que encuentra apasionante. Además, la aplicación de la informática en la astronomía tiene un enorme potencial de investigación y desarrollo, lo que hace de esta interacción entre disciplinas una combinación poderosa.

Belén Rickmers nos contó que está optimista acerca del futuro de su campo de estudio y espera seguir aportando al avance de la ciencia mediante la aplicación de la informática en la astronomía, una combinación que promete seguir generando emocionantes avances en la comprensión del cosmos.

Compartir esto en...

NOTICIAS