El universo est\u00e1 lleno de galaxias, y entender su origen y su evoluci\u00f3n nos ayudan a comprender mejor el universo en el que vivimos. Las galaxias se pueden clasificar de acuerdo a la forma que tienen, es decir, su morfolog\u00eda, ya que estas presentan distintas formas o estructuras. Estas pueden ser espirales (como la V\u00eda L\u00e1ctea), el\u00edpticas, irregulares, lenticulares, entre otras.<\/p>\n\n\n\n
Las im\u00e1genes de galaxias observadas con distintos filtros (por ejemplo, rojo, verde y azul) se combinan para formar im\u00e1genes a color (RGB), lo que permite mostrar con facilidad caracter\u00edsticas morfol\u00f3gicas m\u00e1s claras de las galaxias, como por ejemplo si tiene brazos espirales, n\u00facleos brillantes, colas, discos o deformaciones, entre otras. Tradicionalmente la clasificaci\u00f3n de galaxias se hac\u00eda \u201ca ojo\u201d por astr\u00f3nomos, pero con millones y millones de galaxias en los nuevos sondeos como el que har\u00e1 el Observatorio Vera C. Rubin la pr\u00f3xima d\u00e9cada, esto ya no resulta pr\u00e1ctico.<\/p>\n\n\n\n
Este grupo trabaja en un proyecto de clasificaci\u00f3n morfol\u00f3gica autom\u00e1tica de galaxias basada en im\u00e1genes, utilizando m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico. En particular usan aprendizajes supervisados y autosupervisado, enfoques de machine learning en el que el sistema aprende a distinguir galaxias morfol\u00f3gicamente. Adem\u00e1s desarrollan t\u00e9cnicas de procesamiento de im\u00e1genes, en combinaci\u00f3n con herramientas de machine learning, para la identificaci\u00f3n de estructuras de bajo brillo superficial, como estructuras de marea. Quienes integran este grupo son: Gabriela Aguilar Arg\u00fcello (IIMAS, UNAM), Efrain Condes Luna (IIMAS), Gibr\u00e1n Fuentes Pineda (IIMAS), H\u00e9ctor Hern\u00e1ndez Toledo (IA, UNAM), Luis A. Mart\u00ednez (IA), J. Antonio V\u00e1zquez Mata (IA UNAM).<\/p>\n\n\n\n
As\u00ed, el m\u00e9todo desarrollado por este grupo permitir\u00e1 clasificar galaxias autom\u00e1ticamente comparando sus caracter\u00edsticas internas mediante t\u00e9cnicas de aprendizaje de m\u00e1quina. Esto resulta ideal para explotar grandes bases de datos astron\u00f3micos como los que recopilar\u00e1 el Observatorio Vera C. Rubin, y as\u00ed avanzar en el estudio de la evoluci\u00f3n del universo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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