El agente astronómico virtual o broker chileno ALeRCE -dedicado a clasificar objetos astronómicos variables en el tiempo y reportados por grandes telescopios que mapean el cielo todas las noches- presentó en Irlanda una nueva fase de su proyecto, esta vez junto a la red de telescopios ATLAS.
ALeRCE (Automatic Learning for the Rapid Classification of Events) fue creado en 2017 como una colaboración interinstitucional entre el Instituto Milenio de Astrofísica (MAS) y el Centro de Modelamiento Matemático (CMM). A ellos se unió la fundación Data Observatory (DO) en 2020, y la Universidad de Concepción (UdeC) y la Universidad Mayor en 2022, además de sumar a investigadores de más de 20 instituciones nacionales y extranjeras desde sus inicios.
En una nueva etapa de desarrollo, se integra a ATLAS, una red de cuatro telescopios (dos de los cuales están ubicados en Hawaii y dos que comenzaron a operar en 2022 en el hemisferio sur, en Sudáfrica y Chile) cuyo objetivo es detectar y alertar de forma temprana asteroides que presenten un riesgo para la vida de las personas. Para lograrlo, observa el cielo nocturno cuatro veces por noche, detectando millones de eventos variables en el proceso, lo que significa gran cantidad de datos para analizar.
Según explica, Francisco Förster, investigador principal de ALeRCE, investigador asociado del Instituto Milenio de Astrofísica (MAS) y del Centro de Modelamiento Matemático (CMM), el trabajo que ahora realiza el equipo interdisciplinario de ALeRCE “es convertir esta información entregada por ATLAS en un flujo de datos que se cruza en tiempo real con las observaciones del Zwicky Transient Facility (ZTF) en California, EEUU, convirtiéndose así en el primer broker que combina grandes flujos de datos en un sistema multi telescopio global. Esta combinación de datos potenciará los descubrimientos científicos y aumentará la resiliencia de ALeRCE como sistema de clasificación automática de los objetos variables en el universo”.
ALeRCE funciona con una infraestructura híbrida, procesando datos principalmente en la nube (AWS-DO), en el Laboratorio Nacional de Computación de Alto Rendimiento (NLHPC) y utilizando recursos propios, instalados en Red Universitaria Nacional (REUNA), un punto crítico para el intercambio de tráfico académico nacional e internacional. Además, utiliza herramientas de procesamiento masivo de datos, inteligencia artificial y visualización, para alertar tempranamente a la comunidad internacional acerca de los eventos de mayor interés científico.
“Durante años hemos desarrollado las herramientas de inteligencia artificial enfocadas en ZTF. Esta nueva etapa nos plantea nuevos desafíos, en la extensión de estos métodos a datos provenientes de diferentes telescopios. Es como enseñarle al computador a aprender desde diferentes fuentes, tal como lo hacemos los seres humanos”, asegura Guillermo Cabrera-Vives, líder del área de machine learning de ALeRCE, director de la Unidad de Data Science UdeC e investigador adjunto del MAS.
El investigador cuenta que, desde 2019, ALeRCE procesa alrededor de 300 mil eventos variables por noche, provenientes del observatorio ZTF, con un equipo de ingeniería dedicado, que desarrolla herramientas para una comunidad de más de seis mil usuarios, en 125 países. En 2021, este proyecto nacional fue seleccionado como uno de los siete brokers comunitarios en el mundo que clasificará los más de 10 millones de eventos por noche que reportará el observatorio Vera C. Rubin, que comenzará a operar desde Chile en 2024.
Además ha sido pionero en varios aspectos: fue el primer broker en reportar públicamente sus clasificaciones usando inteligencia artificial; es el que reporta más rápido y en mayor número explosiones de supernova (más de 14 mil candidatos); es el primero en enriquecer los datos automáticamente con información histórica sobre miles de millones de objetos; y, desde junio de 2022, es el primer broker en ingerir datos de la red de los cuatro telescopios ATLAS, ubicados en Hawaii, Sudáfrica y Chile.
Andrés Jordán, director del Instituto Milenio de Astrofísica (MAS) y Chief of Science Officer de Data Observatory (DO), señala que “los mayores desafíos para ALeRCE en el futuro son escalar para procesar el enorme volumen de datos provenientes del observatorio Rubin, incorporar datos de más telescopios, y desarrollar nuevas herramientas de inteligencia artificial, que permitan a la comunidad internacional extraer la mejor ciencia de estas observaciones. En particular, un desafío importante es desarrollar herramientas que permitan detectar aquellos objetos de naturaleza desconocida, que podrían revolucionar nuestro entendimiento sobre el universo dinámico en la próxima década”.
Entre los indicadores más importantes de ALeRCE se puede destacar que en un año ha procesado más de 200 millones de alertas en tiempo real, incluyendo 40 millones de imágenes. Ha reportado más de 6000 supernovas, 60 mil agujeros negros supermasivos ó 800 mil estrellas variables.
Más información en http://alerce.science/. Video del proyecto: http://alerce.science/