{"id":102377,"date":"2010-02-07T00:00:00","date_gmt":"2010-02-07T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/astrofa%c2%adsica-computacional-aplicacion-de-tecnicas-de-inteligencia-artificial-en-la-clasificacion-y-parametrizacion-de-espectros-estelares\/"},"modified":"2010-02-07T00:00:00","modified_gmt":"2010-02-07T00:00:00","slug":"astrofa%c2%adsica-computacional-aplicacion-de-tecnicas-de-inteligencia-artificial-en-la-clasificacion-y-parametrizacion-de-espectros-estelares","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/astrofa%c2%adsica-computacional-aplicacion-de-tecnicas-de-inteligencia-artificial-en-la-clasificacion-y-parametrizacion-de-espectros-estelares\/","title":{"rendered":"Astrof\u00edsica computacional: aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de inteligencia artificial en la clasificaci\u00f3n y parametrizaci\u00f3n de espectros estelares"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Alejandra Mar\u00eda Rodr\u00edguez Fern\u00e1ndez <\/strong><\/h2>\n<p>En este trabajo de tesis doctoral se aborda la automatizaci\u00f3n de la clasificaci\u00f3n de las estrellas a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de su espectro \u00f3ptico mediante t\u00e9cnicas computacionales, fundamentalmente dentro de la rama de la inteligencia artificial.  el sistema de informaci\u00f3n desarrollado, starmind, permite automatizar la clasificaci\u00f3n en el sistema mk y la extracci\u00f3n de par\u00e1metros f\u00edsicos tales como la temperatura efectiva o la gravedad, mediante la combinaci\u00f3n de algoritmos de procesamiento de se\u00f1ales, m\u00e9todos estad\u00edsticos y t\u00e9cnicas de inteligencia artificial integradas por medio de una base de datos astron\u00f3micos disponible a trav\u00e9s de internet.  la revisi\u00f3n exhaustiva de los criterios que rigen el proceso de clasificaci\u00f3n en el sistema mk ha posibilitado la adquisici\u00f3n y representaci\u00f3n del conocimiento heur\u00edstico de los astr\u00f3nomos expertos en tales tareas, integr\u00e1ndose este en una base de reglas jerarquizadas que reflejan de manera objetiva las relaciones impl\u00edcitas entre los diferentes \u00edndices relativos a caracter\u00edsticas morfol\u00f3gicas de los espectros y los distintos grupos considerados en el sistema est\u00e1ndar, esto es, tipos espectrales y clases de luminosidad.   el grado de adecuaci\u00f3n de cada uno de los criterios de clasificaci\u00f3n obtenidos como resultado del mencionado estudio, se ha evaluado objetivamente por medio de la verificaci\u00f3n de su capacidad real de discriminaci\u00f3n sobre un conjunto completo y consistente de espectros de estrellas est\u00e1ndares del sistema mk, recopilado a trav\u00e9s de diversas campa\u00f1as propias de observaci\u00f3n llevadas a cabo en el observatorio astron\u00f3mico internacional del roque de los muchachos. Como resultado de este an\u00e1lisis de sensibilidad, ha sido posible obtener un conjunto final completo de \u00edndices y criterios de clasificaci\u00f3n entre los que se recogen algunos que, si bien no se consideran expl\u00edcitamente en las t\u00e9cnicas manuales (siii, bandas tempranas de tio, etc.), Han demostrado un comportamiento altamente satisfactorio.  durante el proceso de b\u00fasqueda de soluciones eficientes para el tratamiento autom\u00e1tico de espectros estelares, se llev\u00f3 a cabo un an\u00e1lisis diferencial completo de distintos m\u00e9todos computacionales tanto estad\u00edsticos (k-means, fcm, isodata, pca, max-min, fknn) como pertenecientes a la rama de la inteligencia artificial (redes neuronales, sistemas basados en el conocimiento, l\u00f3gica difusa, redes funcionales), que condujo de manera natural a la formalizaci\u00f3n de un sistema h\u00edbrido que representa una forma m\u00e1s vers\u00e1til, adaptada y eficiente de emular el proceso actual de clasificaci\u00f3n basado en el estudio visual de las caracter\u00edsticas morfol\u00f3gicas m\u00e1s relevantes de los espectros.  en una primera aproximaci\u00f3n, el desarrollo de tal sistema se abord\u00f3 desde la perspectiva de la integraci\u00f3n funcional de las implementaciones de los m\u00e9todos computacionales evaluados que redundaron en un rendimiento \u00f3ptimo, incluyendo asimismo un mecanismo de traducci\u00f3n conexionista-simb\u00f3lico basado en la estimaci\u00f3n de los factores de certeza de las reglas de conocimiento a partir de los pesos sin\u00e1pticos de las arquitecturas neuronales. Finalmente, se lleg\u00f3 a un enfoque neuro-simb\u00f3lico que se sustenta en la cooperaci\u00f3n activa entre un sistema experto difuso, encargado de efectuar las estimaciones iniciales, y un conjunto de redes neuronales de clasificaci\u00f3n que refinan las conclusiones obtenidas hasta los niveles de subtipo y clase de luminosidad, asign\u00e1ndoles asimismo un valor de probabilidad que indica el grado de confianza que se puede depositar en sus respuestas.  la experiencia adquirida en el dise\u00f1o de arquitecturas neuronales eficientes durante el desarrollo del sistema h\u00edbrido de clasificaci\u00f3n tuvo una aplicaci\u00f3n adicional en el problema de obtenci\u00f3n de los par\u00e1metros f\u00edsicos m\u00e1s relevantes de las estrellas, logr\u00e1ndose una caracterizaci\u00f3n adecuada de las mismas especialmente en temperatura, lo cual condujo a proponer asimismo una calibraci\u00f3n propia e inicial entre tipo espectral mk y temperatura estelar efectiva.  la estructuraci\u00f3n de toda la informaci\u00f3n disponible a trav\u00e9s de una base de datos relacional permite disponer en todo momento de un cat\u00e1logo uniforme y estad\u00edsticamente significativo de estrellas est\u00e1ndares de clasificaci\u00f3n. El dise\u00f1o de una interfaz ergon\u00f3mica para el acceso p\u00fablico a esta base de datos astron\u00f3mica online ha conseguido que el car\u00e1cter de esta sea fuertemente din\u00e1mico, pues se nutre de los espectros, medidas y clasificaciones que se obtienen durante su fase de explotaci\u00f3n. Asimismo, ofrece al usuario-astr\u00f3nomo la posibilidad de visualizar, analizar y clasificar los espectros de una forma f\u00e1cil y sencilla sin necesidad de la ejecuci\u00f3n de c\u00f3digo adicional alguno.  la interfaz web desarrollada, adem\u00e1s de posibilitar la realizaci\u00f3n no supervisada de tantos an\u00e1lisis morfol\u00f3gicos, clasificaciones y parametrizaciones f\u00edsicas como se desee, constituye una herramienta \u00f3ptima para solicitar y recibir la retroalimentaci\u00f3n de la comunidad astrof\u00edsica, lo cual facilita enormemente el mantenimiento y perfeccionamiento del sistema, logrando que este se adapte m\u00e1s convenientemente para satisfacer las necesidades espec\u00edficas de los usuarios. Asimismo, el dise\u00f1o modular de la misma garantiza la flexibilidad del sistema de informaci\u00f3n desarrollado, pues posibilita la f\u00e1cil integraci\u00f3n de nuevos m\u00e9todos de tratamiento estelar basados en t\u00e9cnicas astron\u00f3micas y\/o computacionales distintas que puedan resultar  apropiadas en un futuro para tratar el problema de clasificaci\u00f3n\/parametrizaci\u00f3n estelar.  la incorporaci\u00f3n de un m\u00f3dulo autoexplicativo en la aplicaci\u00f3n final facilita la comprensi\u00f3n tanto del proceso de razonamiento llevado a cabo por el sistema como del significado de las respuestas obtenidas, convirti\u00e9ndose al mismo tiempo en un mecanismo muy \u00fatil de verificaci\u00f3n de criterios de clasificaci\u00f3n que adquiere un valor a\u00f1adido como herramienta did\u00e1ctica en la formaci\u00f3n y entrenamiento de nuevo personal en el campo de la clasificaci\u00f3n espectral.  el sistema h\u00edbrido desarrollado, que supone la soluci\u00f3n computacional final propuesta para el problema planteado al inicio de esta tesis doctoral, ha demostrado ser capaz de estimar la clasificaci\u00f3n bidimensional de los espectros estelares con una tasa de \u00e9xito similar, y en algunos casos ligeramente superior, al porcentaje de acuerdo entre los expertos humanos que los han clasificado manualmente (alrededor del 85% tanto para tipo espectral como para clase de luminosidad), seleccionando y aplicando a cada tipo de espectro particular el m\u00e9todo m\u00e1s id\u00f3neo para su procesamiento autom\u00e1tico, logr\u00e1ndose de este modo una mayor eficiencia, versatilidad y adaptaci\u00f3n al proceso tradicional de clasificaci\u00f3n de espectros \u00f3pticos estelares en el sistema mk.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Astrof\u00edsica computacional: aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de inteligencia artificial en la clasificaci\u00f3n y parametrizaci\u00f3n de espectros estelares<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Astrof\u00edsica computacional: aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de inteligencia artificial en la clasificaci\u00f3n y parametrizaci\u00f3n de espectros estelares <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Alejandra Mar\u00eda Rodr\u00edguez Fern\u00e1ndez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 A coru\u00f1a<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 02\/07\/2010<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Minia Manteiga Outeiro<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: bernardino Arcay varela <\/li>\n<li>silvana guadalupe Navarro  jim\u00e9nez (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 \u00e1ngel Taboada gonz\u00e1lez (vocal)<\/li>\n<li>Ana Mar\u00eda Ulla Miguel (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Alejandra Mar\u00eda Rodr\u00edguez Fern\u00e1ndez En este trabajo de tesis doctoral se aborda la automatizaci\u00f3n de la clasificaci\u00f3n 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