Estudiante desarrolla algoritmos de IA para investigación astronómica internacional
Como parte de la edición 32 del Verano de la Ciencia de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí (UASLP), el estudiante de Ingeniería en Sistemas Inteligentes, Herson Reyes Pérez, desarrolla el proyecto “Detección de lentes gravitacionales a partir de imágenes (Astronomía + IA)”, bajo la asesoría del doctor Juan Carlos Cuevas Tello, investigador de la Facultad de Ingeniería.
La iniciativa forma parte de una colaboración con el Instituto de Astronomía de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) y un consorcio internacional que busca aprovechar la inteligencia artificial para analizar el enorme volumen de información generado por observatorios astronómicos de última generación.
El doctor Cuevas Tello explicó que el proyecto responde a la necesidad de automatizar el análisis de imágenes obtenidas por el Observatorio Vera C. Rubin, cuya capacidad de generación de datos hace inviable un procesamiento manual. “Es una colaboración con el Instituto de Astronomía de la UNAM y un proyecto internacional con el observatorio Vera C. Rubin, que generará una gran cantidad de imágenes y aquí es donde entra la necesidad de la computación para hacer el análisis de estas imágenes”, señaló. Agregó que Herson trabaja en el desarrollo de algoritmos capaces de identificar lentes gravitacionales a partir de dichas imágenes.
Por su parte, Herson Reyes Pérez comentó que su interés por la inteligencia artificial surgió durante sus estudios en la Facultad de Ingeniería y gracias a las clases impartidas por el doctor Cuevas Tello. Recordó que previamente participó en un proyecto de clasificación de virus mediante inteligencia artificial y decidió ampliar su experiencia hacia la astronomía. “La verdad es todo un reto, porque son dos áreas grandes de estudio y es muy padre ver cómo lo que vemos en clases se puede aplicar en diferentes áreas, tanto en la medicina como en la astronomía”, expresó.
El investigador explicó que el trabajo del estudiante se desarrolla a partir de datos obtenidos de un desafío internacional organizado por la comunidad científica para evaluar la precisión de distintos algoritmos de detección. Señaló que los modelos más eficientes serán utilizados posteriormente con información real generada por el observatorio. “Por cada noche genera alrededor de 20 terabytes de información, entonces analizarlo de manera tradicional ya no es posible; ahora tiene que apoyarse en algoritmos que hagan el análisis automático”, indicó.
