MADRID, 15 (EUROPA PRESS)
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La astronomía está entrando en una nueva era, ya que una enorme cantidad de datos astronómicos de millones de objetos cósmicos se está haciendo libremente disponible.
Sin embargo, no resulta práctico explorar manualmente los datos de todos estos objetos, y las técnicas automatizadas de aprendizaje automático son esenciales para extraer información de estos datos. Pero la aplicación de tales técnicas a los datos astronómicos es aún muy limitada y se encuentra en una fase preliminar.
En este contexto, el equipo del Tata Institute of Fundamental Research (TIFR) y del Indian Institute of Space Science and Technology (IIST) aplicó técnicas de aprendizaje automático a cientos de miles de objetos cósmicos captados en rayos X con el observatorio espacial Chandra de la NASA.
Esto demostró cómo un progreso tecnológico nuevo y de actualidad puede ayudar y revolucionar la investigación científica básica y fundamental. El equipo aplicó estas técnicas a unos 277.000 objetos de rayos X, la naturaleza de la mayoría de los cuales era desconocida. La clasificación de la naturaleza de objetos desconocidos equivale al descubrimiento de objetos de clases específicas.
Así, esta investigación condujo a un descubrimiento fiable de muchos miles de objetos cósmicos de clases como agujeros negros, estrellas de neutrones, enanas blancas, estrellas, etc., abriendo una oportunidad a la comunidad astronómica para realizar estudios más detallados de muchos nuevos objetos interesantes.
