Desentrañando los misterios del cielo nocturno con IA


Technische Universität Ilmenau (Alemania) está utilizando inteligencia artificial para mejorar la detección y clasificación de fenómenos no identificados en el cielo nocturno. El equipo de investigación del grupo de visualización y sistemas intensivos en datos colaboró ​​con la American Meteor Society, que inició AllSky7, una red internacional de científicos y astrónomos aficionados que observa permanentemente el cielo nocturno con cámaras especialmente diseñadas y clasifica y asigna todos los eventos. La investigación relacionada se publicó en Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

Con sus fenómenos luminosos, los cielos nocturnos a menudo nos hacen asombrarnos. Algunas las podemos explicar: el centelleo de las estrellas, provocado por las turbulencias atmosféricas, o las estrellas fugaces, provocadas por los meteoritos que relucen en el aire.

Otros pueden ser más misteriosos a primera vista: los satélites que pasan a una velocidad vertiginosa o los motores de cohetes que vuelven a caer a la Tierra. Capturar, detectar y clasificar todos los fenómenos del cielo nocturno de todo el mundo es el objetivo de la red AllSky7. El equipo internacional fue lanzado en 2018 por la American Meteor Society, una organización científica sin fines de lucro dirigida por Mike Hankey que promueve las actividades de investigación de astrónomos profesionales y aficionados.

Material de video sin procesar cosido de la disposición de la cámara del sistema AllSky7 utilizando una observación en la estación de Sonneberg. Los datos fuente están disponibles en línea [cp. AllSky7 Fireball Network Alemania (2020)]. Crédito: Avisos mensuales de la Royal Astronomical Society (2022). DOI: 10.1093/mnras/stac1948

AllSky7 tiene como objetivo identificar con precisión los meteoritos que caen hacia la Tierra y los fenómenos del cielo causados ​​por otros eventos. En 85 sitios de vigilancia del cielo nocturno en los EE. UU. y Europa, cámaras especiales de 360 ​​grados observan continuamente el cielo nocturno y detectan innumerables fenómenos que los operadores de cámara analizan y clasifican durante el día. Sin embargo, los algoritmos solo fueron entrenados para algunas de las llamadas clases positivas, es decir, solo fueron insuficientemente capaces de distinguir los meteoros de otros eventos.

Durante un período de seis meses, Rabea Sennlaub y Martin Hofmann crearon el algoritmo y los datos. Junto con la red AllSky7, recopilaron un conjunto de datos de 20 000 imágenes de meteoros y no meteoros tomadas en la estación AllSky7 Sonneberg en Turingia, Alemania, separadas en subclases para garantizar una clasificación bien obtenida. El investigador estadounidense Mike Hankey está asombrado por la investigación de Thuringia: «Los resultados dan un gran paso hacia una observación del cielo perfecta y pueden mejorar toda la red».

Los datos ahora permiten una estimación mucho más precisa de la cantidad de desechos espaciales que ponen en peligro los satélites de comunicaciones y las vidas de las tripulaciones de las estaciones espaciales. Los resultados avanzan en la red mundial de observatorios del cielo de gran angular, sellando una relación internacional. La red también ayuda a determinar cuándo caen los meteoritos a la Tierra y dónde aterrizan. De esta forma, se pueden analizar los restos de roca y podemos aprender más sobre el origen del sistema solar.

Con información de Phys.org

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