Durante el encuentro los miembros del Núcleo Milenio MINGAL presentaron sus proyectos, establecieron nuevas colaboraciones y conocieron los recursos computacionales que fortalecerán el trabajo en su área.
Durante la reunión, desarrollada en modalidad híbrida, investigadores principales, posdoctorados y estudiantes del núcleo analizaron proyectos que aplican herramientas de computación como el machine learning o redes neuronales en la astrofísica. En la instancia participaron miembros que trabajan desde el extranjero, incluyendo colaboradores asociados a la University of Birmingham.
La actividad contó con la participación de Rodrigo Herrera-Camus, director del MINGAL y académico del Departamento de Astronomía de la Universidad de Concepción (UdeC), junto a Yara Jaffé, directora alterna de MINGAL y académica de la Universidad Técnica Federico Santa María (USM), y los investigadores principales del núcleo Lucia Guaita, de la Universidad Andrés Bello, Guillermo Cabrera de la UdeC y Rory Smith profesor de la USM, quien organizó y dirigió la reunión. “Fue una reunión de personas que utilizan herramientas de ciencia computacional para su aplicación a problemas astrofísicos”, explicó Smith.
El objetivo del encuentro fue compartir los proyectos en curso, identificar puntos en común para fomentar colaboraciones y conocer los recursos computacionales disponibles. “Presentamos nuestros proyectos explicando claramente cuál era el problema astrofísico que intentábamos resolver y cuál era la técnica computacional que utilizábamos”, detalló Smith.
Entre los temas abordados se incluyeron la detección de estructuras a gran escala, como filamentos cósmicos; la búsqueda de corrientes estelares alrededor de cúmulos globulares; el estudio de grupos de galaxias; la medición de los giros de halos de materia oscura y el análisis de morfologías galácticas y fusiones de cúmulos. Las metodologías presentadas fueron diversas, desde algoritmos de colonias de hormigas hasta aprendizaje automático profundo, la técnica probabilística PHT (Probabilistic Hough Transform), escáneres DB para buscar grupos, árboles filogenéticos y modelos lingüísticos para clasificar galaxias y BFE para modelar objetos en tres dimensiones.
“Algunos de los presentes tenían más experiencia, lo que resultó muy útil para otros; compartieron documentos y detalles de sus trabajos anteriores. Fue una conversación muy constructiva y motivadora”, señaló Smith.
Por su parte, Guillermo Cabrera, doctor en Ciencias de la Computación, académico de la Universidad de Concepción, investigador de MINGAL y Director del Broker ALeRCE, destacó el rol de la inteligencia artificial en la investigación del núcleo. “Tenemos el objetivo de entender la evolución de las galaxias, y eso significa muchos… muchos datos. Para procesarlos usamos herramientas de machine learning que nos ayudan a caracterizar ese gran volumen de información”, explicó.
Cabrera señaló además, que dentro del núcleo se desarrollan distintos algoritmos y software para alcanzar este objetivo. “Durante estas reuniones la idea es que todos sepamos en qué está el resto. Si conocemos lo que hacen otros grupos, podemos colaborar mejor para avanzar hacia nuestro objetivo común”, comentó.
Según Cabrera, los esfuerzos presentados reflejan la diversidad de enfoques dentro de MINGAL. “Hay una gran variedad de conocimientos y experiencias dentro de un grupo muy interdisciplinario. Este tipo de reuniones nos permite converger hacia proyectos de colaboración en los que seguiremos trabajando a futuro”, agregando que “abordamos principalmente temas relacionados con herramientas computacionales para detectar estructuras que forman las galaxias en el universo y entender su evolución desde distintos puntos de vista, en particular desde lo morfológico, o sea, por qué tienen tanta variedad de formas”, indica.
Durante la reunión, Raquel Pezoa, del Departamento de Informática de la USM, presentó el proyecto Fondequip adjudicado para financiar la construcción de un nuevo servidor GPU de última generación. “Será un recurso muy útil para que todos podamos llevar a cabo nuestros proyectos, y parece que estará disponible muy pronto, el próximo año”, comenta Rory Smith, agregando que “con proyectos como LSST y Chances, en Chile tendremos una abundancia de datos, demasiado para analizar con métodos tradicionales, entonces ahora es el momento crucial para trabajar con informática y desarrollar nuevas herramientas”, concluye.