Aplicación de machine learning para la detección de decrecimientos forbush en señales obtenidas de monitores de radiación solar (2015)
En el estudio de los fenómenos astrofísicos, se ha visto la gran importancia que han llegado a tener las herramientas informáticas para lograr entenderlos, y al final, entender la naturaleza del mundo que nos rodea. El desarrollo de estas herramientas es imprescindible para lograr alcanzar el conocimiento que se puede obtener del mecanismo que hace funcionar estos fenómenos. Con el aporte de las nuevas técnicas que trae el campo del machine learning para procesar la información que representa estos fenómenos, se presenta una gran oportunidad para aportar herramientas informáticas que ayuden a los científicos a lograr sus metas y aportar su conocimiento a la humanidad. Es por esto que se hace necesario, gracias a las técnicas ofrecidas por el machine learning, desarrollar una serie de herramientas informáticas que se implementarán en diferentes detectores alrededor del mundo y ayudarán a los científicos en su estudio de la radiación solar, la gestión y economía de los detectores ya que al analizar las señales en tiempo real, se almacenarán solo los eventos detectados y no la totalidad de la señales, esto es debido a que los sistemas en los que posiblemente se implemente el modelo puedan ser sistemas Raspberry Pi (ordenadores de placa reducida). Por esto también se hace necesario la aplicación del machine learning, porque una vez se ha desarrollado y entrenado el modelo, será entonces posible identificar, seleccionar y guardar solo los datos necesarios para su transmisión, evitando así la transferencia de grandes volúmenes de información innecesaria. En este trabajo se propones desarrollar un modelo predictivo el cual permita al grupo Halley en colaboración con el proyecto LAGO, detectar y almacenar solo los eventos astrofísicos, automatizando un proceso de clasificación el cual optimizaría la capacidad de almacenamiento que tiene el proyecto LAGO.