Entre curvas, líneas y estrellas
Por segundo año consecutivo el profesor de la UC, Karim Pichara envió a tres de sus estudiantes de magíster a Harvard. Conoce su experiencia junto a la de la ex...
Entre curvas, líneas y estrellas
La egresada de magíster de Ingeniería UC, Isadora Nun; el estudiante de magíster de Ingeniería UC, Cristóbal Mackenzie; el académico de la Universidad de Harvard, Pavlos Protopapas; el académico del departamento de Ciencia de la Computación UC, Karim Pichara; los estudiantes de magíster de Ingeniería UC, Nicolás Castro y Andrés Riveros.
La investigadora Isadora Nun dice que recuerda perfectamente el día en que supo que el esfuerzo dedicado a su tesis de magíster daría resultado. Fue en octubre de 2013 cuando, mientras asistía a una clase del curso Inferencia de Conocimiento, vio la pantalla de su notebook y se dio cuenta de que el sistema computacional que había creado para detectar anomalías en bases de datos astronómicas junto a su profesor guía de la Escuela de Ingeniería UC, Karim Pichara, y al académico de la Universidad de Harvard, Pavlos Protopapas, funcionaba correctamente.
“Envié un mensaje con los primeros datos a Pavlos y, minutos después, respondió que no podía creer lo que estaba viendo”, relata Isadora Nun. “Me preguntó qué estaba haciendo y le respondí que estaba en un clase, entonces me pidió que saliera de ahí y fuera inmediatamente a hablar con Karim Pichara porque los resultados del sistema eran demasiado buenos y era preciso que nos juntáramos lo antes posible para trabajar en un artículo de investigación”, continúa.
Tres meses antes, mientras realizaba su primera pasantía de un mes en Harvard, Isadora Nun difícilmente vislumbraba tal desenlace para su tesis de magíster titulada “Algoritmo no supervisado para detección de anomalías en bases de datos astronómicas”. Menos su eventual publicación en la revista Astrophysical Journal (http://iopscience.iop.org/0004-637X/) con el título “Supervised detection of anomalous light-curves in massive astronomical catalogs”, escrito en conjunto con Karim Pichara, Pavlos Protopapas y Dae-Won Kim.
Pero hoy, mientras realiza su segunda pasantía en el Instituto de Ciencia de la Computación Aplicada (Institute for Applied Computer Science, http://iacs.seas.harvard.edu/) de Harvard, reconoce que, aunque esa primera investigación funcionó, hay aspectos se pueden mejorar. “Ahora estoy haciendo un experimento para ver si puedo publicar un segundo paper porque, con dos investigaciones en revistas científicas, será más probable que me admitan en un programa de doctorado”, explica.
En la oficina contigua a la de Isadora Nun, tres estudiantes de magíster del Departamento de Ciencia de la Computación de la Escuela de Ingeniería UC (DCC UC) se encuentran prácticamente en la misma situación que la de la egresada de magíster hace un año. Se trata de Cristóbal Mackenzie, Andrés Riveros y Nicolás Castro, quienes realizan su primera pasantía de un mes en Harvard para lo cual cuentan con el financiamiento del Instituto de Ciencia de la Computación Aplicada (IACS) de la institución estadounidense y la Pontificia Universidad Católica de Chile.
“Lo que buscamos con esta práctica es que el profesor Protopapas nos oriente con una mirada desde la Astronomía porque, como investigadores, estamos más enfocados en el área de Aprendizaje de Máquina”, dice el estudiante Cristóbal Mackenzie. En el caso de su proyecto, “Aprendizaje no supervisado de características para clasificación de curvas de luz”, el alumno de magíster del profesor Karim Pichara precisa que el objetivo de su estadía es mejorar los resultados experimentales de su tesis de magíster, los cuales aún no logran superar los mejores rendimientos de clasificación para cuerpos celestes con otras características.
Los nombres de las tres personas junto a la pizarra transparente son:
El académico de la Universidad de Harvard, Pavlos Protopapas; el estudiante de magíster en Ciencias de la Ingeniería UC, Cristóbal Mackenzie; y el académico de Ingeniería UC, Karim Pichara.
“Normalmente, las curvas de luz son representadas como un vector de descriptores estadísticos elegidos arbitrariamente por astrónomos y que demandan mucha capacidad computacional para ser calculados, sin embargo, no aseguran un buen rendimiento en la tarea de clasificación”, precisa. “En este trabajo se presenta una aplicación de aprendizaje no supervisado en curvas de luz sobre la base de un algoritmo que nos ha permitido representarlas, sin el costo computacional de ajustar modelos estadísticos a cada curva ni de tener que encontrar descriptores para los datos”, añade Cristóbal Mackenzie.
Búsqueda automática
En el caso de Andrés Riveros, el objetivo de su pasantía es avanzar en el desarrollo de una herramienta para automatizar el proceso de identificación de líneas espectrales para conocer la composición de objetos astronómicos. Según explica, su tesis titulada “Detección, caracterización y clasificación de líneas espectrales utilizando descriptores estadísticos”, está en el marco del proyecto Fondef, “Plataforma Astro-informática chilena”, cuyo fin es crear un observatorio astronómico virtual (Chilean Virtual Observatory, ChiVo) que permitirá a especialistas chilenos acceder a datos provenientes del radiotelescopio ALMA (Atacama Large Millimeter/submillimeter Array).
“ALMA es un radiotelescopio capaz de medir radiación electromagnética, procesar la información en bruto y entregar una base multidimensional llamada cubo de datos en la cual dos dimensiones son espaciales y una tercera corresponde a longitud de onda”, expone Andrés Riveros. “Nosotros usamos las mediciones a lo largo de la longitud de onda para identificar las líneas espectrales que permiten conocer la composición del objeto astronómico, pero como es muy grande la cantidad de datos, estamos desarrollando un sistema para automatizarlo”, destaca.
Un propósito similar persigue el también estudiante de magíster del DCC UC, Nicolás Castro, con su tesis “Clasificación supervisada de estrellas variables a través de series de tiempo incompletas”: desarrollar e implementar un modelo capaz de realizar predicciones para la identificación de cuerpos celestes, según los patrones de curvas de brillo que los caracterizan.
“En la Astronomía moderna, la clasificación automática de objetos estelares es cada vez más importante y, más aún en Chile, donde tenemos los telescopios más importantes del mundo”, dice Nicolás Castro. “Dada la naturaleza de los datos astronómicos, se utilizan técnicas de análisis de series de tiempo para identificar estrellas, según sus patrones de brillo durante un periodo de varios años en que la información recolectada se almacena sin poder utilizarla apropiadamente. Esta investigación busca precisamente desarrollar e implementar un modelo capaz de realizar predicciones precisas con curvas de brillo sin completar”, agrega.
Más allá de las exigencias académicas, el estudiante de magíster de la Escuela de Ingeniería comenta que tanto el ambiente como la rutina de Harvard son extremadamente agradables. “Salgo del departamento alrededor de las 9 de la mañana, me voy caminando al laboratorio, que queda a unos 15 minutos. Luego, alrededor de las 6 de la tarde, aprovecho de hacer deporte o tareas de la casa, como comprar comida y lavar ropa. En general se nota que en Harvard la gente trabaja bastante, pero nadie te está controlando y cada uno avanza a su ritmo. Al final lo que importan son los resultados más que el tiempo que uno pasa en el laboratorio”, asegura.
Bien lo sabe Isadora Nun quien, a partir de una necesidad de automatizar la identificación de cuerpos celestes atípicos por parte de los astrónomos, logró desarrollar un programa computacional para reducir un trabajo de meses de duración en una tarea de sólo algunas horas. Por eso en octubre de 2013, cuando Pavlos Protopapas le pidió a través de un mensaje instantáneo que saliera de la clase en la que estaba y le avisara del hallazgo a su profesor guía, Karim Pichara, Isadora Nun no tuvo dudas.
“Entré a la oficina de Karim, casi llorando de emoción y le conté que el programa que habíamos desarrollado estaba identificando estrellas raras. La satisfacción que sentí en ese momento fue tanta que me dieron ganas de seguir investigando”, relata. Hoy, mientras Isadora Nun continúa con una pasantía que, muy probablemente, se extenderá hasta mayo de 2015 en Harvard, Cristóbal Mackenzie, Andrés Riveros y Nicolás Castro, se preparan para retornar a Santiago y continuar trabajando en sus tesis de magíster sobre clasificación automática de curvas de luz, líneas espectrales y estrellas variables.
Los tres investigadores de la Escuela de Ingeniería UC forman parte del segundo grupo de alumnos de postgrado del académico, Karim Pichara, en realizar una práctica de investigación en Harvard en un período de dos años.