Un nuevo titulado sumó recientemente el Magíster en Informática de la Escuela de Graduados de la Facultad de Ciencias de la ingeniería UACh, con la defensa de tesis de Leonardo Bravo Raín, denominada “Red neuronal profunda para clasificar curvas de luz simuladas del Vera Rubin Observatory”.
El ingeniero civil químico de la Universidad Técnica Federico Santa María, quien obtuvo una calificación de 6,8 en el examen de tesis y una nota final 6,2, indicó que su investigación estuvo enfocada en el área de análisis de datos (Data Science), tomando como base información simulada del Observatorio Vera C. Rubin, actualmente en construcción y ubicado en la Región de Coquimbo, Chile.
“El 2022 o 2023 va a entrar en operaciones este telescopio y va a entregar mucha información en términos de cantidad y velocidad de generación de información, y eso genera desafíos. Uno de esos desafíos es tratar mucha información, pero de forma automatizada, y ahí entran varios enfoques. Uno de ellos es el que usamos, que es el de Machine Learning, que lo que hace es tomar la data y a través de la misma, hacer cosas de forma automatizada”, explicó.
Utilizando un modelo específico de Machine Learning, como la Red Neuronal Profunda, la investigación de Bravo tuvo como objetivo “que este modelo aprenda de forma automática a clasificar objetos en el espacio, y la forma cómo lo hace es aprendiendo directamente de la data”, precisó.
El graduado del Magíster en Informática UACh, sostuvo que si bien el telescopio del Observatorio Vera C. Rubin se encuentra en fase de construcción, para efectos de la investigación de tesis se utilizaron datos simulados, con el fin último de que se pueda implementar posteriormente en el sistema del observatorio.
“Si bien nuestro trabajo es súper experimental, tomamos una línea de investigación que está muy presente hoy en día y la avanzamos un poco más. En nuestro caso, nos plateamos la hipótesis de que nuestro modelo lograba mejores métricas y mejores resultados clasificando estrellas, en comparación con el enfoque actual. Finalmente nuestro modelo no logró mejores métricas en clasificación, pero sí logró que en términos de cómputo, de tiempo de procesamiento, sea mucho más rápido”, afirmó.
Según detalló, el “nuevo” modelo implementado “fue de 76 a 200 veces más rápido que el enfoque actual, y ahí nace la esperanza de que efectivamente se pueda aplicar en un escenario real. El próximo paso es cómo mejoramos, ya que si bien el modelo es mucho más rápido, hay que seguir trabajando para que alcance los mismos niveles de clasificación de los modelos que se ocupan hoy día”.
Respecto a su experiencia tras cursar el Magíster en Informática UACh, el ingeniero civil destacó la vinculación y el nivel académico de los profesores, valorando la disposición al momento de resolver dudas o plantear inquietudes.
“Hay profesores muy jóvenes, personalmente a mí me motiva mucho trabajar con personas jóvenes porque vienen con todo el conocimiento súper fresco y actualizado de las diferentes áreas, y cómo ésta es un área de tecnología, todo va cambiando muy rápido. También hay profesores muy buenos a nivel académico, no sólo a nivel nacional sino que también a nivel internacional, y trabajar con ellos fue una tremenda oportunidad de seguir aprendiendo. En general, siempre hubo muy buena disposición de los profesores”, recalcó.
La Comisión Examinadora estuvo conformada por el Dr. Pablo Huijse como patrocinante (Instituto de Informática UACh), y el Dr. Claudio Navarro Molina (Centro de Docencia de Ciencias Básicas para Ingeniería UACh) y Dr. Daniel Guerra (Instituto de Informática), como informantes.
Asimismo, participó como informante del examen la Dra. Eliana Scheihing (Instituto de Informática UACh), y como ministro de fe, el Dr. Matthieu Vernier, Director de la Escuela de Graduados de la Facultad de Ciencias de la Ingeniería UACh.