Bueno, Buenas tardes a todos. Muchas gracias por asistir a esta charla de.
Fernando Díaz. Si de vez en cuando se interrumpe mi transmisión es porque
tengo problemas con Teams para Linux, perdonadme. Decía, Rodrigo es un
investigador en el Instituto de Ciencias
Físicas del CONICET argentino que
sería, para que entendáis, el equivalente al Consejo Superior de
Investigaciones Científicas aquí, ¿verdad Rodrigo?
Es investigador en el Instituto de Ciencias Físicas y también es
profesor y director de la Licenciatura
de Ciencia de Datos en la Universidad.
Rodrigo es astrofísico, ha pasado
después de la tesis doctoral, ha pasado
una larga etapa aquí en Europa entre
Francia y Suiza, en Ginebra, en lo que
podríamos decir que es la meca de la investigación en exoplanetas, en
planetas que orbitan alrededor de otras
estrellas distintas de nuestro Sol.
Tiene más de 150 artículos publicados,
un DH54, es un investigador con muchísimo
prestigio que además colabora con compañeros míos en el Centro de
Astrobiología. Ha estado implicado en casi todas las misiones espaciales
dedicadas a la detección de exoplanetas.
Sin más, os dejo con él.
Te agradezco mucho, Rodrigo, la gentileza de venir a
hablarnos de tu investigación y sin más
te dejo a ti el escenario. Bueno, muchas gracias, Buenas tardes para
ustedes. Muchas gracias, Luis, por la invitación.
La verdad es un gran placer estar entre ustedes, poder contarles un poco
acerca de nuestro trabajo en este mundo fascinante que es el mundo de
los exoplanetas, que a la vez nos acerca
y nos permite utilizar herramientas de punta.
Nos requiere, en realidad nos pide
utilizar herramientas de punta, tanto de
ciencia de datos como en inteligencia artificial. Así que estoy muy
entusiasmado por la conversación que podamos tener.
Yo les propongo que como no somos muchos y si Luis está de
acuerdo, podemos... Interrúmpanme, digamos,
levanten el micrófono. Yo no los veo
ahora que estoy compartiendo, pero no tengan dudas en interrumpirme y
preguntarme. Así que bueno, muy contento de estar aquí.
Nuevamente, muchas gracias a Luis y a ustedes por la presencia.
Como Luis decía, yo soy investigador del CONICET.
Mi área de investigación es la astrofísica, principalmente, pero desde
hace ya una buena decena de años, me identifico también con el rol de
cientista de datos en vistas del uso de estas herramientas en nuestra
investigación. Y ahora les voy a contar también un poquito
las usamos en otras áreas también, como
dice ahí al final del título. Algo más.
¿Mi puntero se ve?
Perfecto. Bueno, entonces un poquito
cómo va a ser la charla, cómo la tengo estructurada.
Primero quiero contarles un poco de mi lugar de trabajo en la
Universidad Nacional de San Martín.
Es una universidad relativamente nueva, así que me parece que corresponde
presentarla y presentar también el tipo
de trabajo que estamos haciendo desde ahí.
Después vamos a pasar a la parte central,
digamos que es introducir el tema de los
exoplanetas, contar un poco de qué se
trata, cómo son estos objetos y cuáles
son las limitaciones actuales, para dar
lugar después a una de las soluciones que nosotros hemos propuesto que
involucra justamente métodos de Machine
Learning, digámoslo con más precisión.
Después quería también presentarles dos
herramientas que hemos desarrollado.
Una también del mundo de los exoplanetas, que sirve
principalmente para mejorar la operabilidad de un instrumento de
punta en esta área. Y la última, espero
que me quede tiempo, si no espero
llegar, porque entiendo que puede ser de interés para algunos de los que
están aquí, es ver cómo estamos usando
herramientas también de Machine Learning
para estudiar desigualdades educativas
dentro del partido San Martín, que es
donde está ubicada la universidad. Entonces empecemos, les
presento a la UNSAM. La UNSAM es una universidad relativamente nueva,
tiene un campus hermoso, como bueno ahí
pueden ver, le hace justicia creo esta foto, que está instalada en un
terreno ferroviario, antiguos terrenos ferroviarios.
Entonces uno puede ver todavía algunos resabios, como esta
manguera para cargar las calderas de las locomotoras con agua. Estas dos.
tanques de diésel, que ahora se han
convertido en un laboratorio, en un aula, son realmente espectaculares.
Allá al fondo se ve un edificio que es circular,
que es el antiguo Tornavías, donde las locomotoras llegaban y eran
desviadas. Y en el centro de ese edificio
todavía uno puede encontrar la vía que giraba.
Tiene poco más de 30 años, fue fundada en 1992,
pero tiene un crecimiento vertiginoso.
A la derecha pueden ver en esta tabla el
número de estudiantes a lo largo de los
años, y pueden ver que hay un aumento
enorme, significativo en la última década, 60% de aumento, lo cual
también implica un desafío enorme por
supuesto, para una universidad tan joven.
Desafío de infraestructura, desafío de personal y de varios tipos.
Tiene en este momento 164 carreras
vigentes, que están distribuidas de esta manera.
La mayoría son, como pueden ver ahí dentro de las materias de grado,
tenemos licenciaturas, lo que se llaman
ciclos complementarios, ingenierías y tecnicaturas.
Pero tiene un fuerte perfil de investigación y hay muchas, como pueden
ver, hay muchas carreras que son de
posgrado también. Es una universidad que
está muy orientada a la investigación,
principalmente mucho en áreas de salud, de biotecnología, de sociales y
algunas áreas también más básicas como la física.
Una cosa que, bueno justamente que resulta
interesante es ver esa distribución por áreas.
Podemos ver que las humanas y las sociales dominan
los posgrados, aquí a la derecha, y
dentro de las de grado están las ciencias
aplicadas, que también aparecen fuertes. Y esto es más o
menos similar a otras universidades del conurbano, más o menos
primas, digamos primas hermanas de la Universidad Nacional de San Martín,
creadas en los últimos años también.
En las últimas décadas, digamos, los 30
años ya no es tan poco tiempo. Dentro de la universidad existe
una iniciativa que fue lanzada en 2019, en cuyo Marco yo me mudé de la
Universidad de Buenos Aires, que tal vez
la más conocida de la región y del país,
a la Universidad de San Martín, que es esta iniciativa de inteligencia
artificial interdisciplinaria, así es
el nombre que le han puesto, que buscaba
y cito, posicionar a LUNSAM como un Polo de investigación en inteligencia
artificial basado en la investigación,
la formación y el vínculo con el sector externo.
Es decir, una propuesta bastante moderna con respecto a
lo que se ven en otras universidades, sobre todo en vista a su
relación con el mundo exterior. Esto fue lanzado en 2019, hemos hecho un
montón de trabajos desde entonces y ahora,
hace una semana, esta iniciativa tomó
una cara mucho más institucional y se convirtió en un centro con toda
una estructura asociada, etcétera. De forma que estamos avanzando en esa
dirección. Dentro de esas tres patas, la de proveer servicios, generar
herramientas, hemos trabajado mucho en
pandemia, generando alertas basados en
distintos modelos, algunos de inteligencia
artificial, otros modelos más clásicos,
para identificar dónde ocurrían los brotes o dónde podían ocurrir futuros
brotes, en base a las llamadas que hacía
la gente para reportar sus síntomas.
De forma similar, se usaron los datos de
las antenas de celulares de la empresa
Movistar para mapear y para entender cómo se comportaba la
población frente a las medidas de aislamiento. Obviamente todo
totalmente anonimizado. Y varios otros servicios que no quiero detallar.
Algunos de análisis de encuestas, otros de propuesta de modelos o de
herramientas para distintas organizaciones. También tenemos por
supuesto una pata fuerte de investigación relacionada y que más
bien hace uso de inteligencia artificial.
Y eso va desde los exoplanetas, como les voy a
contar hoy, hasta la física de altas energías y física de partículas.
Y por último, una tercera pata en la cual se
incluye o se ubica la licenciatura de
ciencia de datos que yo dirijo. Es una pata de training, de
formación, que brindamos no sólo para el interior de la
universidad, sino también al exterior
para algunas organizaciones privadas y públicas.
Entonces como pueden ver es un área muy estimulante.
Pasan muchísimas cosas en Lunsum y en particular en este nuevo centro.
Pero bueno, vamos ahora a los exoplanetas, que es lo que nos convoca
más precisamente. Los exoplanetas, como
bien dijo Luis, son objetos equivalentes
o análogos a los que nosotros tenemos en
el sistema solar. Los que ya conocemos,
Mercurio, Venus, la Tierra, Marte y los
gigantes Júpiter, Saturno, etcétera. Pero
que están en órbita alrededor de estrellas que no son el Sol. De otras
estrellas que vemos firmemente. La presencia de
estos objetos, la existencia de estos objetos,
inmediatamente nos presenta un montón de preguntas.
Entre ellas acá hay una lista muy
acotada, que no voy a pasar en detalle,
pero básicamente que tiene que ver con
entender y poder colocar a nuestro
sistema solar en contexto con respecto a otros sistemas.
Poder entender cómo se forman los planetas en general.
Si ese proceso que nosotros creemos que ocurrió en el sistema solar
ocurre generalmente o es un fenómeno raro.
Y si es un fenómeno raro, qué es lo común y cuán típico, cuáles son los
planetas típicos. Después también podemos
estudiar a los objetos de forma individual.
Podemos agarrar un exoplaneta
e intentar entender de qué está compuesta su atmósfera, cómo son los
vientos en su atmósfera y todo eso se
está pudiendo hacer. Y finalmente también,
por supuesto, hay atisbos de poder
responder o avanzar la pregunta acerca
de la existencia de vidas fuera del sistema solar a partir del estudio de
estos exoplanetas. Ahora, ¿cómo hacemos
para detectarlos? Hay como pueden ver
una familia de métodos, acá no vamos a entrar en detalle, distintas ramas.
Es una ciencia que está muy empujada por
las observaciones. Las observaciones en
general han producido sorpresas para los teóricos,
han presentado objetos y situaciones que
no estaban previstas, empezando por el
primer exoplaneta, que es un planeta como
Júpiter, a 4 días de periodo, o sea en
una órbita que es un quinto de la órbita de Mercurio, por lo tanto una
órbita donde la radiación que recibe de
su estrella es enorme y donde se creía
que no podían existir planetas gigantes.
De todos estos métodos yo voy a hablar
solamente de uno rápidamente hoy, que es
este método de las velocidades radiales
que aparece acá en la rama de los
métodos dinámicos, porque es fundamental
para entender un poco nuestro trabajo utilizando herramientas de ciencia
de ciencia datos. El método de las velocidades radiales se
basa en un fenómeno físico bien conocido,
que seguramente muchos de ustedes
han oído hablar, que es el efecto Doppler. Es un fenómeno que
es un fenómeno que experimenta o que exhibe cualquier fenómeno
ondulatorio, como la luz, pero también
como el sonido, que tiene que ver con un
aparente cambio en la frecuencia de la onda que nos llega de una fuente
que se mueve con respecto a nosotros. Cuando se acerca a nosotros vemos un
aumento en la frecuencia de la luz o del
sonido que nos llega, y cuando se aleja
de nosotros vemos una disminución, es decir, vemos una disminución de
longitud de onda y un aumento de longitud de onda.
Esto en la luz se traduce en un
cambio del color. Un cambio de color es una forma muy
pictórica de decirlo, porque en realidad no
vemos que la estrella cambia de color, porque
los cambios que vamos a medir son realmente muy muy pequeños.
Pero en efecto lo que vemos es que las líneas
espectrales, que son esas esas zonas del
espectro de una estrella, del espectro de emisión de una estrella, que
se ven oscuras porque emiten menos radiación, vemos que se mueven a
izquierda y a derecha con respecto a un
continuo por efecto del movimiento de la estrella.
Ahora la estrella se mueve porque puede ser por varias razones, las
estrellas están moviendo el espacio,
pero un movimiento periódico puede estar
dado en principio por la presencia de un planeta. Acá en esta animación,
acá a la derecha, esto está muy exagerado.
En general la órbita de la estrella es
mucho más pequeña porque la masa del planeta es mucho más pequeña que la
masa de la estrella, pero sí cuando un
planeta orbita alrededor de una estrella,
en realidad ambos están orbitando en
el centro de masa común y por lo tanto
esa estrella tiene un bamboleo y en ese
bamboleo por momentos se está acercando,
tiene una velocidad hacia la Tierra y por
momentos tiene una velocidad alejándose de
la Tierra y ese cambio de velocidad es lo que nos permite detectar la
presencia de un exoplaneta que por otros
medios sería completamente invisible.
Simplemente porque es muy débil, la luz
que refleja de su estrella es muy débil,
está muy lejos, por lo tanto está
fundido con el planeta, con la luz de la.
estrella. Este es un método, uno de los tantos como les mostré,
fue el que dio lugar a la primera detección y lo que dio lugar al premio
Nobel para los investigadores de justamente la Universidad de Ginebra,
Didier Queloz y Michel Mayor hace unos años. Para que tengan una idea,
digamos, vamos para poner unos números,
la amplitud, digamos, la distancia en
velocidad entre los extremos del movimiento de estas líneas de
absorción es una expresión que se puede calcular de forma relativamente
fácil y como pueden ver depende directamente de la masa, esta masa 2m2
es la masa del planeta. Cuanto más masivo es el planeta, mayor es la
amplitud, más bamboleo les genera,
digamos, a la estrella y por lo tanto es
más fácil detectar. Por otro lado, eso es
inversamente proporcional al cubo, a la raíz cúbica de.
..
no, inversamente proporcional, si digo
bien, a la raíz cúbica del periodo,
por lo tanto, objetos que están más alejados
de su estrella, tienen periodos más largos,
son más difíciles detectar.
Para poner unos números, fíjense que si yo agarro un
objeto como Júpiter y lo pongo en órbita
tres días de periodo, o sea, muy cerca de
la estrella, para una estrella de tipo
solar eso genera una variación en su
velocidad de unos 140 metros por segundo.
Y acá tienen distintos números que, como
pueden ver, a medida que vamos a masas
más pequeñas o periodos más largos, disminuye.
Y en particular, si uno quiere detectar un análogo a la
Tierra, si un planeta como la Tierra en un año de periodo, eso genera una
amplitud minúscula de 9 centímetros por
segundo, que está apenas en el límite de
nuestra capacidad de precisión de los
instrumentos, pero ya les voy a contar que no es lo único que importa.
Una alternativa es irse a estrellas más débiles, menos
masivas, que son más débiles, fíjense,
hay una dependencia inversa con la masa
1, que es la masa de la estrella, como -2/3.
Por lo tanto, si me voy a una estrella que es 1/5 de la masa del sol,
veremos el consecuente aumento en la amplitud, y eso es lo que estamos
haciendo. Estamos observando en general estrellas, o tenemos un interés
específico en observar estrellas menos
masivas que el sol, que las hay y muchas
son las más comunes en la galaxia.
¿Qué es lo que conocemos usando este método y otros métodos que no he
mencionado? Como el método de los
tránsitos, que también es muy exitoso y lo
voy a mencionar muy rápidamente en un rato.
Bueno, este es un diagrama donde
tenemos cada punto es un exoplaneta detectado, y los hemos ubicado en un
diagrama donde está la masa del objeto
en escala logarítmica, y el periodo
orbital también en escala logarítmica,
y en dos escalas para tener referencias.
Acá la masa de Júpiter, acá la masa de
la Tierra como referencia, acá abajo los días y acá arriba los años.
Bueno, lo primero que vemos es obviamente que esta
distribución no es uniforme, ya tenemos
tantos planetas más de 5000 que ya este
gráfico de scatter empieza a ser poco
feliz, poco informativo, pero en efecto
vemos que hay huecos, que hay lugares
donde los planetas están más presentes que en otros.
Algunos de esos están relacionados con sesgos de observación.
Por ejemplo, es muy fácil detectar
planetas masivos como Júpiter en órbitas
muy cercanas, es fácil detectarlos por el
método que les acabo de decir, porque no,
tienen masas muy grandes, períodos muy
cortos, y también es muy fácil detectarlo
con el método de los tránsitos, por lo
tanto acá hay una población, hay una
muestra enorme de
planetas, pero en realidad cuando uno hace la
ingeniería inversa y para entender cuántos sistemas realmente tienen
planetas de este estilo, ese número da
más cerca de un 1%, que no es un número
muy grande con respecto a otras poblaciones.
Vemos acá esta especie de mordida que
hay de la distribución, que tiene que ver
con planetas que están tan cerca que se evaporan, sus atmósferas son
evaporadas, son voladas, digamos, la radiación de la estrella vuela la
atmósfera y se convierte en objetos más pequeños.
Y vemos, fíjense, me olvidé decirles, acá puse a la Tierra, Venus, Marte,
Neptuno, Saturno y Júpiter para comparar,
y vemos una cosa muy interesante que está dando muchísimo
muchísimo trabajo, muchísimo interés a la comunidad.
Vemos que hay toda una población de objetos sub-neptunianos,
llamémoslos así, entre la masa de Neptuno y la
masa de la Tierra, que no tiene un análogo
en el sistema solar. En el sistema solar
nosotros tenemos a la Tierra, cuya masa
es una vez la masa de la Tierra, y lo
próximo que encontramos cuando subimos
en masas es la masa de Neptuno, que son
como 13 veces, si no me falla el número, o 14 veces la masa de la Tierra.
O sea que hay todo un orden de magnitud donde no
hay planetas en nuestro sistema solar,
pero sin embargo en los sistemas extrasolares aparecen y son muy
abundantes. De hecho, si bien acá no se
ven muy abundantes con respecto a esta población, es por estos sesgos de
observación que yo les digo. Pero cuando
uno da vuelta la máquina, encuentra que estos
objetos aquí son realmente muy abundantes.
Bien, entonces es un desafío entender la
naturaleza de estos objetos, porque no
tenemos nada parecido en el sistema solar y porque
ya hay evidencias muy fuertes de que hay
por lo menos dos poblaciones dentro de este grupo.
Pero la palabra clave es la diversidad.
Realmente tenemos de todo.
Uno puede encontrar de todo estos planetas que se
evaporan, que les decía, planetas alrededor de dos estrellas como en
Star Wars o en planetas que orbitan a su
estrella al revés. ¿Esto qué significa?
Tanto en el sistema solar como en
muchos sistemas extrasolares la estrella rota.
La estrella también rota y esto es
lo más importante, un ratito rota en una
dirección, pero todos los planetas están
rotando también en la misma dirección,
porque se cree que tienen un origen
común en un disco. Bueno, hay sistemas
extrasolares donde esto no pasa y el planeta
orbita en una dirección, mientras que la estrella rota en la otra.
También hay muchísima diversidad en el interior de
estos objetos, que no les conté cómo
llegamos a entender el interior, sería
tema para una charla específica, pero
también vemos que hay cosas parecidas a
nuestros gigantes con un núcleo sólido
y una gran capa de material volátil de
hidrógeno y helio, pero también tenemos
objetos que no entendemos del todo, que
tienen posiblemente núcleos mucho más
masivos y versiones de miniatura de
Neptuno, en fin, hay una variedad también
dentro de las composiciones y hipotéticamente también tenemos
objetos tipo planetas de agua, donde tenemos una buena parte del volumen
viene dado por el agua y de la masa.
Pero bueno, no todo es color de rosas y
diversión en el mundo de los exoplanetas,
acá tenemos un gráfico que muestra para
cada año en que fue reportado los planetas, cada planeta, la masa de ese
planeta, y lo que vemos viendo, que
es más fácil ver en los boxplot que en
los puntos, vemos que la mínima más o
menos, de forma más o menos homogénea, va
disminuyendo hasta hace aproximadamente
10 años donde esto está planchado.
Y la razón por la cual no podemos empujar por abajo de este límite de
alrededor de una masa en la tierra, y fíjense entre paréntesis que acá
separé las poblaciones, la población
de la muestra la separé en en puntitos
naranjas y en puntitos azules, los
puntitos naranjas son planetas en torno
a estrellas mucho más pequeñas y eso es
lo que nos ha permitido llegar tan abajo.
Si sacamos los puntos rojos van a ver
que el mínimo en general, salvo algunas
excepciones, está mucho más arriba.
La razón por la cual no podemos acceder a
planetas menos masivos, más parecidos a la tierra, no es por limitaciones
instrumentales en este momento, sino porque la estrella en sí tiene una
variabilidad propia y esa variabilidad induce señales espurias, induce
señales espurias y dificulta el análisis o la detección de planetas
que puedan estar ahí. Hay muchísimas
caras de esta actividad estelar, como se
llama en general, de esta vida propia,
esta variabilidad propia de la estrella,
y son fenómenos que ocurren en escalas de tiempo muy diferentes, con
amplitudes muy diferentes, lo cual los vuelve difíciles de estudiar.
Tenemos la granulación, las fulguraciones, pero más
importante y más relevante para lo que
les voy a contar en un rato, tenemos la modulación rotacional que viene
producida por unas manchas oscuras que
hay en la superficie de las estrellas,
que son más frías y por lo tanto emiten
menos que el resto de la superficie
estelar, y que rotan (acá tenéis un vídeo, no sé si se ve, no está)
bueno, y que rotan con la estrella, de forma que.
generan una aparente señal de velocidad
radial por el hecho de que cuando la
estrella, cuando la mancha está en la parte de la estrella que se está
acercando hacia nosotros, bloquea parte
de la luz que está corrida hacia el azul y por lo tanto vemos un aparente
corrimiento al rojo, y cuando la mancha
está en la mitad de la estrella que se está
alejando de la tierra, bloquea a la luz
que está corrida al rojo y por lo tanto
vemos un aparente corrimiento al azul.
Pero esos corrimientos son espurios, no son
reales, son inducidos por estas manchas.
Finalmente también para la detección de planetas a más largo
periodo tenemos la problemática de
los ciclos de actividad que ocurren en
escalas de tiempo de los 5 a 20 años, por decir algo más o menos general.
Ah, no dije, por supuesto, los periodos
de rotación de estrellas parecidas al Sol
andan entre los 10 y los 50 días, depende
de la edad de la estrella y de otros parámetros.
Pero ese es el típicamente la escala de de frecuencia.
Bien, entonces tenemos esta limitación, hay muchísimas formas de
intentar resolverlo, algo que está
haciendo la comunidad desde hace ya un
tiempo es utilizar Machine Learning. Acá tenemos el número de papers
que tienen en su título o en su abstract
algo que tiene su título, perdón, algo
relacionado con Machine Learning o Deep
Learning o Neural Networks o Artificial
Intelligence y que en el abstract menciona a los exoplanetas de alguna
forma. Vemos que es un número que está
aumentando, que aumentó rápidamente, ahora
está también aumentando pero no tan rápidamente, tuvo como un boom.
Y cuando uno va a ver esta literatura encuentra que se usa para millones de
cosas, no sólo para corregir o detectar, corregir los efectos de la
actividad o detectar planetas, sino también para un montón de otras
tareas dentro del campo de los exoplanetas.
Bueno, eso también un poco lo que estamos
haciendo en parte en nuestro grupo de Lumsum, acá tenemos unas fotitos de
algunos de sus miembros, mayormente estudiantes de doctorado
y con quienes avanzamos en estos temas en vínculo fuerte con nuestro
colaboradores tanto de Francia, de París
y de Grenoble, como de Suiza y Ginebra.
Bien, entonces permítanme contarles ahora
uno de los resultados que hemos publicado el año pasado, un trabajo
principalmente de Augustine, todo el
mundo dice Augustine, nieto, estudiante de
doctorado part-time, en realidad él
trabaja en la comisión de energía atómica
y hace su doctorado part-time y el tema central de su doctorado es
justamente la implementación de técnicas de deep learning para distintos
problemas de la astrofísica, no sólo exoplanetas.
Hoy les voy a contar este
que hemos hecho de exoplanetas, pero ha trabajado en otros temas también.
Pero para eso necesito contarles un poquito más de detalle sobre cómo
hacemos para detectar un exoplaneta en
datos de velocidad radial. Lo que tenemos
acá en este gráfico, cada punto representa una medición de velocidad
radial de una estrella dada. Esta estrella
es una estrella muy bien conocida, muy
observada, como pueden ver hay un montón
de puntos, que se llama Taussetti y
que es muy estable, sabemos que es muy
estable, que no tiene mucha variabilidad intrínseca.
Fíjense, cada punto de esto es una medición de velocidad radial, es una
noche, una visita, como se suele decir en
astronomía, del telescopio a la estrella
y un tiempo de integración que puede
variar entre los 5 minutos y los 40 minutos,
dependiendo de estrella, en este caso
deben ser unos 15 minutos. O sea, cada punto de esto representa 15
minutos de observación y si miran los
días, esto está en días abajo, pueden ver
que estamos hablando de más de una década
de observaciones. Ahora, ¿cómo puedo
saber yo si acá adentro hay una variabilidad periódica que pueda estar
revelando la presencia un planeta?
Bueno, el método tradicional es usar lo que se
llama un periodograma, son unas técnicas
desarrolladas en los 70, pero que en
realidad son métricas muy conocidas, básicamente una diferencia de
cuadrado entre dos modelos, un modelo que
presupone que no hay variabilidad, o sea
que el modelo nulo, que supone que no hay variabilidad, que esto es una
constante, y otro modelo que supone una variabilidad sinusoidal.
de este tipo a una frecuencia dada omega.
Entonces, básicamente lo que uno hace
es modelar los datos con una constante,
modelar los datos con este modelo sinusoidal y hacer la diferencia del
key cuadrado, ni más ni menos, por supuesto,
y bueno, tiene un montón de caveats que voy
a discutir, y uno puede ver, por ejemplo,
en el caso de Tau Ceti, no se ve algo así, y uno puede ver para distintas
frecuencias o para distintos períodos,
hacer este cálculo y ve que aparecen
varios picos, y esos son los picos donde uno puede decir que hay alguna
posibilidad, hay algún candidato a planeta extrasolar.
Esto se suele poner en períodos, por lo tanto se llama un periodograma,
si bien usar frecuencias como la variable acá tiene sus ventajas.
Estos son los periodogramas, o también lo
voy a llamar periodogramas generalizados.
Lo que ahora tenemos que ver es, bueno, cómo podemos ver, hay una
infinidad de picos, entonces la próxima
pregunta sería ¿cuán alto tiene que
ser un pico para que yo le dé, para que
me interese, para ponerle un poco de
interés y ver qué pasa ahí? Para eso se usa,
básicamente, esto es el método tradicional, para eso se usa un método de
un test de hipótesis, de hipótesis nula, donde generamos algún
estadístico basado en nuestras observaciones, y calculamos la
distribución de ese estadístico bajo la
hipótesis nula, y si vemos que nuestra
observación tiene un p-valor, o sea un
área alfa acá muy pequeña, decimos bueno
este pico es significativo, ni más ni
menos, un método de testeo de hipótesis tradicional.
En general, no, en general no, lo que se hace como estadístico de estos
datos es tomar la potencia del pico más alto.
La potencia del pico más alto es el
estadístico por excelencia que se usa en
exoplanetas, es decir que lo que yo tengo
que hacer es construirme la distribución
de picos, de potencia de picos más
altos, cuando no tengo ningún exoplaneta.
Esa es un poco la idea. Eso se puede hacer
y uno puede estimar entonces esta distribución. Uno lo puede hacer
de forma analítica, bajo muchas suposiciones, o de forma numérica, a
partir de los datos que uno tiene haciendo un bootstrap por ejemplo.
Si hay más de un planeta, es la pregunta del
millón, ¿qué pasa? pero ¿qué pasa si hay más de un planeta?
y se procede de forma medio iterativa, por ejemplo si encontramos
que este pico de acá, esta frecuencia tiene
tiene significancia, entonces extraemos
esa señal de los datos, volvemos a
calcular el periodrama sobre los residuos
y si vemos otro pico, iteramos hasta que no
vemos ningún pico significativo. Ese es básicamente el procedimiento.
Por supuesto que hoy en día, hago un pequeño paréntesis, hoy en día hay
métodos mucho más sofisticados, muchos
de nosotros hemos trabajado en introducir
esos métodos en el campo, como los factores de Bayes y el cálculo de la
de la verosimilitud marginalizada, que por supuesto son complementarios.
Esto es una, hoy en día diría que nadie, si bien hasta hace unos años,
hoy en día diría que nadie basado solo en esta métrica va a publicar o
presentar la detección de un nuevo exoplaneta,
pero es una buena pista, sirve como
método exploratorio para entender qué
frecuencias están presentes en los datos.
¿Cuáles son los problemas con esto?
Bueno, si queremos ver una distribución
analítica calculada de primeros principios, el problema es que la
mayoría de las veces las hipótesis no se satisfacen. Básicamente la
hipótesis principal es que los datos son independientes y que tiene una
distribución, los errores tienen distribución
gaussiana, y eso en presencia de la
actividad estelar no es verdad. No es verdad, hay correlaciones entre los
puntos dados principalmente por estos
fenómenos de actividad, por ejemplo la
estrella rotando hace que, vuelvo un poquito
para atrás, que si tengo un paquete de
puntos que está por acá arriba, porque está la mancha que aparece, va a
seguir acá arriba durante unos días, por lo tanto tengo correlaciones
temporales que me rompen la hipótesis principal. La hipótesis que me
permite hacer las cuentas de forma analítica.
que es esa de la independencia. Como les dije también se puede hacer con
simulaciones, pero esto es en general
bastante caro computacionalmente. No hay
ningún problema, se puede hacer y de hecho la gente lo hace, pero no es
óptimo. Y después, y esto también daría para
otra discusión mucho más larga, después
tenemos problemas teóricos con los
p-valores y con estos test de hipótesis en general.
Así que también uno puede desconfiar de este método por eso también.
Bien, ¿cuál es nuestra propuesta? Nuestra propuesta es.
no meternos en el detalle de la simulación, perdón, en el detalle de
intentar modelar a la actividad y de
corregirla, sino entrenar un sistema de
una red neuronal que nos permita deducir
si para un periodograma dado tenemos
datos, tenemos un planeta o no, y en qué
pico, si el pico más alto, perdón lo voy
a decir de vuelta, entrenar un algoritmo
de machine learning o de deep learning
que nos permita decidir si el pico más
alto de un periodograma pertenece a un
planeta o no pertenece a un planeta.
Para eso, como no tenemos, si bien tenemos un
montón de datos, los datos de los dos relevos de velocidad radial no son
suficientes, recuerden esto que les
decía, cada punto cuesta 15 minutos de
telescopios muy escasos, muy poco abundantes en el planeta.
Así que hemos decidido usar simulaciones.
Las simulaciones por supuesto, los
resultados van a ser tan buenos como las
simulaciones, eso lo tenemos bien claro,
pero intentamos meter Fuentes de ruido
lo más realistas posibles, ruido blanco,
es decir, simplemente scatter, efectos de las pulsaciones y las
oscilaciones de las estrellas, no hable nada de eso, y principalmente el
efecto de la modulación rotacional.
Eso nos da cosas así, incluir planetas, eso
nos da cosas así, incluir varios planetas
en algún sistema, pueden ser desde tener cero planetas hasta cuatro
planetas, amplitudes variadas desde los
10 metros por segundo hasta los 10
centímetros por segundo, y periodos que
se mueven entre los 10 días y los 100 días.
Ustedes viendo esto me dirán, "pero
esto no se parece en nada a lo que nos
estabas mostrando antes". Es cierto, la
principal diferencia entre esta serie
acá y la que tenemos acá es el muestreo.
Acá tenemos cosas mucho más regulares,
que en general es poco realista y eso es un punto débil de nuestra
simulación, y es algo que queremos
cambiar en el futuro, pero por razones
históricas esto se ha hecho así, no les voy
a contar toda la historia porque se van a.
burlar. Para que esto sea lo más realista posible, los parámetros para el
ruido los hemos sacado de observaciones
reales, observaciones hechas con uno de
los espectrógrafos de los mejores instrumentos
para hacer velocidades radiales, que es este HARPS,
y como les decía el time sampling es tal vez lo más débil que tenemos en
nuestra simulación. Cómo procedemos, agarramos esto, calculamos
un periodograma, quitamos el pico más alto independientemente de si es un
planeta o no, si corresponde con uno de
los planetas que hemos incluido o no,
miramos el siguiente pico, lo quitamos y así repetimos
cuatro veces, y para cada uno de esos periodogramas
agregamos un etiquetado que corresponde
a que es 1 si el pico más alto era un
planeta y es 0 si el pico más alto no era un planeta.
O sea que para una serie temporal que hemos generado así, generamos cuatro
periodogramas, cuatro etapas sucesivas de reducción
del etiquetado de la información. De esta forma generamos unos
14.000 periodogramas, está un poco
desbalanceado, alrededor del 40% de los
casos son positivos nada más, y algunos
conjuntos de testeo porque ajustamos
hiperparamétros y después el método tradicional
que creo que no hace falta que le escriban detalle.
Este es nuestro sencillo red neuronal,
hemos probado cosas más sofisticadas
pero no cambiaba mucho, no nos mejoraba mucho.
Básicamente tiene dos ramas, en la primera rama entra el periograma como
una imagen unidimensional si se quiere,
y pasa por una serie de capas convolucionales, y la segunda rama lo que
se le pasa es la posición y la altura del pico máximo. Esas dos ramas se
combinan en una serie de capas totalmente conectadas, son estas FC,
y finalmente por supuesto tenemos una capa con activación sigmoide para
calcular la probabilidad de etiquete igual a 1. Esto lo implementamos en
tensorflow a través de Keras, las activaciones son todas relu, y lo
entrenamos con un optimizador Adam, y acá están
algunos parámetros como el parámetro de batch.
Estos son los primeros resultados, uno puede
ver la probabilidad... ah! una cosa que no
dije es que además en estas simulaciones
también hicimos, y eso es lo que más tiempo nos tardó de máquina,
extrañamente, o no sé si es extraño pero
ciertamente no es lo que uno se imagina
cuando piensa que va a ser algo de
deep learning, lo más lo más difícil fue calcular, lo que más
tiempo nos tardó fue calcular la métrica tradicional para todos estos
picos, para los decenas de miles de picos,
para tener algo con qué comparar.
O sea que en todos estos casos también hemos
calculado el valor de CPValor que en la comunidad se lo suele llamar FAP,
False Alarm Probability. Entonces lo que tenemos acá es
las probabilidades predichas por nuestra
red que hemos llamado exoplanet, así con dos n,
tanto para los casos que son planetas, en
la línea sólida, como para los casos que
son ruido, que es la línea punteada, y como pueden ver esto tiene un
comportamiento como uno podría esperar, esto es escala logarítmica,
donde los casos que son planetas se acumulan mayormente en altas
probabilidades y los casos que son ruidos se apilan hacia la izquierda.
Por supuesto pasa algo parecido con el
método tradicional, sino no serviría en nada, pero como pueden ver las
distribuciones son diferentes, el cruce
ocurre a una probabilidad predicha bastante más alta, como pueden ver,
mientras que lo nuestro está cerca de 0.5, o sea que pareciera ser una
probabilidad un poco más calibrada.
En fin, esto no es lo más interesante, lo más
interesante es que uno puede ver las
curvas de precisión y recall, de precisión
y exhaustividad, para ambos métodos y
vemos que el método con la red neuronal.
está por arriba y supera al método tradicional. Uno puede calcular
las áreas bajo la curva ROC y vemos que pasamos de un 0.90 a un 0.
96 aproximadamente, usando este método.
Y lo más interesante es que esta mejora en
la detección se da principalmente para las señales de Baja amplitud.
Acá tenemos la precisión de ambos métodos en función de
la potencia del periodograma. Obviamente que
acá, para poder hacer esta curva, tuvimos
que haber fijado un umbral. Es un umbral que se fijó.
esta línea acá, para equiparar la tasa
de recall, la tasa de true positive.
Bien, y lo que vemos es que la precisión de nuestro método, para
recall fijo, digamos, porque así hemos
elegido los thresholds, los umbrales,
nuestro método es mejor principalmente
ahí donde nos interesa ir a buscar señales, que es el régimen de Baja
potencia, o sea los pico chiquitos. Y como
uno podría esperar, cuando la señal se vuelve muy obvia, los dos métodos
funcionan bien. Con una precisión cercano al 1%, cercano al 100%.
Una cosa particularmente interesante, que nos ha dado mucha discusión y.
mucha exploración posterior, es ver cómo cambia estas métricas, ya no con
con la potencia del pico, sino con el período.
En qué período estaba ubicado ese pico.
Podemos ver que el método tradicional tiene una exhaustividad que
es prácticamente constante a lo largo
de todo el rango de períodos, pero que
sufre de una fuerte pérdida en precisión
en un rango de períodos que va entre los
no sé, digamos 30 y 50 días.
Mientras que nuestro método tiene una pérdida de
precisión menor, que por supuesto lo paga
con una pérdida de recall en ese rango.
Ahora, este rango, no sé si se lo
acordarán, pero hace un rato se lo presenté,
como es el rango de los periodos de rotación de las estrellas
parecidas al Sol. O sea que de alguna
forma, como nuestras simulaciones están
basadas en datos reales que tienen estos
periodos de rotación, de alguna forma lo
que vemos es que la red entendió que tenía que ser más precavida que las
detecciones en este rango. No quiero antropomorfizar a nada, pero en este
rango las detecciones son más son más
dificultosas y de alguna forma hay que
tener más cuidado con lo que uno ve
cuando el pico está en esta región, que
es lo mismo que hace un ser humano. El ser humano cuando ve un
pico en esa región lo primero que piensa
es "esto no será la estrella". Es el primer
pensamiento que pasa por cualquier astrónomo en esta área, cualquier
persona que trabaje en su planeta. Así que estas son un poco las
conclusiones de esta primera parte.
Igual, en la parte central del trabajo, esta red
tipo CNN la entrenamos para clasificar
datos simulados. El método funciona
mejor que el método tradicional, además
de que es mejor para detectar señales
de amplitud más pequeña. Parece estar al tanto de la presencia de
contaminación estelar en unas frecuencias específicas, en un rango de
frecuencias específicas. Y obviamente, no
lo mencioné, pero los cálculos asociados
a exoplanets son órdenes de magnitud más rápidos que los de los métodos
tradicionales. O sea que es una linda herramienta para incorporar.
Tenemos el problema de que fue entrenada con datos
no completamente realistas, por lo tanto estamos trabajando ahora para
para usar, estamos en dos líneas.
Por un lado, generar datos más realistas en
cuanto al muestreo y por otro lado,
hacer un fine tuning del método actual
usando datos reales. Eso está pasando y hay un montón de otras ideas de
cosas que podemos hacer, como agregar los
cuatro periogramas que se generan a la vez,
agregar indicadores de actividad, pero
bueno para eso tenemos que simularlos,
usar otras arquitecturas, etcétera.
Es parte del trabajo que esperamos poder
hacer en el año que viene con una becaria.
Esperemos que le salga la beca.
Estoy un poquito pasado de tiempo pero no quiero dejar de contarles
otras herramientas. En este caso, para
mejorar la operación de un instrumento,
este instrumento que se llama Extra, que son tres telescopios
que tienen otro tipo de instrumentación.
Buscan planetas en tránsitos, es decir, son
planetas que pasan por delante de la estrella y buscan detectar de alguna
forma la disminución de luz y hacerlo de
forma eficiente. Extra tiene en principio
la capacidad de detectar planetas de muy Baja masa, de tamaño muy pequeño,
muy Baja masa también, en estrellas
débiles, de radios estelares entre 0,1 y 0,5
veces el radio de la Tierra. 0,3 veces el radio del Sol.
¿Cómo funcionan estos instrumentos? Básicamente lo que tienen
es un par de fibras que se apuntan al cielo.
Una de ellas es la que se llama la fibra
de centrado, que es un conjunto de fibras
y otras es la fibra de ciencia, que es
donde queremos efectivamente poner a la
estrella para que la luz vaya a nuestro
instrumento, que es un espectrógrafo
también, que es donde queremos hacer las mediciones.
Ahora cada uno de estos tres telescopios
tiene cinco conjuntos de fibras así.
Estos conjuntos de fibras están montados
sobre un brazo que se va posicionando.
Ahora tengo una foto me parece.
Bueno, ahí va una foto.
Vuelvo para atrás.
Esos brazos se posicionan en el plano focal, es decir, en la imagen que
genera el telescopio y se tiene que posicionar precisamente en el
lugar donde está la estrella dentro de ese plano focal.
Principalmente lo que más nos interesa ahora es enfocar en este
conjunto de fibras porque después es muy preciso pasar.
Si la estrella logramos.
ubicarla aquí, es muy fácil colocarla aquí. Está muy bien calibrado.
Este anillo de fibras tiene un diámetro de unos 40 a 50 micrones.
Les pido recuerden ese número porque
ahora lo vamos a comparar con otras cosas.
Entonces básicamente lo que tenemos que hacer es
encontrar a la estrella con una precisión, poder ubicar estos brazos con
una precisión, no con la presión, con una
exactitud de 45 a 50 micrones en el plano de cielo.
Para eso tenemos aquí los bracitos que
se mueven, se pueden mover en azimut y
se pueden mover acercándose y alejándose.
Para eso lo que el equipo DEXTRA desarrolló fue un modelo de
pointing, de apuntamiento original, que
tiene en cuenta un montón de factores.
Tiene en cuenta la deformación óptica del campo, tiene en cuenta que los
telescopios no están perfectamente en esta zona y por lo tanto el campo va
rotando a lo largo de la noche. Pero ese modelo original tenía el
problema o tiene el problema de que si bien.
funciona, tiene un desvío estándar
relativamente bajo, por lo menos para dos
de los telescopios, cada uno de los estos,
acá tenemos tres conjuntos de datos, cada
uno corresponde a un telescopio, cinco filas, cada
una de las filas corresponde a uno de los brazos.
Vemos que tenía extremos muy altos,
tenía puntos que se escapaban, outliers,
a valores de cuatro o cinco veces el tamaño de esto.
De forma que cualquiera que haya usado un telescopio lo sabe, uno
ponía el ojo, en este caso esta fibra, y no
encontraba la estrella, básicamente porque
estaba muy lejos. Esto generaba que.
alrededor de uno cada diez tránsitos, cada
una de cada diez observaciones, digamos,
cada serie de observaciones, que pueden
ser de varias horas, se perdiera.
Entonces lo que hicimos fue hacer una regresión de Ritch, un algoritmo
relativamente simple, incorporando
otros parámetros, como la posición del
telescopio, en qué punto del cielo está
observando, y para cada uno de los brazos,
cuál era su posición dentro del campo del plano focal, y cuál era la
temperatura efectiva de la estrella.
Esto es bien interesante, porque estrellas de
distinta temperatura tienen distinto color, y por
lo tanto se refractan diferentes en la atmósfera.
Y a partir de esto, con este modelo tan sencillo, logramos generar
una corrección al modelo de apunte, que
permitió pasar de los puntos grises, acá
tenemos los puntos grises, son las diferencias entre el modelo y lo que
realmente, y la posición real de la
estrella, y los puntos azules es lo mismo,
una vez que estos puntos grises son corregidos con nuestro modelo de
regresión. Entonces podemos ver que, y este círculo
tiene que ver con el tamaño del bundle de esa entrada. De hecho, acá
podemos ver, para los tres telescopios
y para los cinco brazos, cómo eran los
desvíos estándar, con el modelo de apunte original y con la corrección.
Incluso si vemos los máximos, con el modelo corregido por Machine
Learning, Machine Learning, bueno, ya saben
cómo es la cosa, se le dice Machine Learning
en medio de todo, incluso si vemos los máximos, vemos que
mayormente caen dentro de este rango de 50 micrones, o sea que en general
50 la estrella. Y gracias a eso hemos mejorado la operabilidad de este
instrumento que es de estado del arte.
Hay trabajo futuro, esto no termino acá,
pero bueno, no quiero entrar en detalles,
sobre todo que me está quedando sin tiempo.
Déjenme entonces, permítanme pasar los últimos minutos, hablándoles de
algo que no tiene absolutamente nada que
ver con la astronomía, es el trabajo de
otra de mis becarias doctorales, de Leila,
en este caso, Leila Splanato, que en
colaboración con investigadores de la Escuela de Humanidades de la
Universidad de San Martín, desarrolló este análisis de
escuelas secundarias en el partido de San Martín.
El partido de San Martín es
donde está la universidad, es una región que pueden ver aquí,
pegada a la capital federal, pegada a la
Ciudad de Buenos Aires, acá es todo el
mapa del país, y dentro del partido de San Martín, acá
podemos ver las distintas localidades que existen.
Hay zonas de muy bajos recursos o de situaciones socioeconómicas bien
complicadas, sobre todo acá, en lo que llaman el fondo.
De forma que los investigadores que
estudian educación hace muchos años ya.
lo saben, hay una gran desigualdad en los niveles
educativos dentro del partido de San Martín.
Ni hablar, si incluimos a la capital federal,
pero ya dentro del partido de San Martín
es una situación muy desigual.
Entonces nuestra pregunta o la forma de
interactuar con ello fue cómo podemos implementar o cómo podemos poner al
servicio de esas investigaciones algunas
herramientas que vengan del lado del
machine learning o de la inteligencia artificial.
El dataset con el que trabajamos es un
dataset que tiene a todas las escuelas
secundarias del partido, que son 98, cada
una de esas escuelas reporta anualmente.
unas tasas administrativas, que ahora les
voy a describir, y estos investigadores,
estos colegas nuestros, tienen la información de estos registros.
desde 2002 hasta 2019. También tienen más
adelante, pero estos son los datos que
tenemos y a propósito dejamos los datos más nuevos al costado.
Estas tasas administrativas tienen que ver con la
con la fracción de estudiantes que
repite el año, es decir, que tienen que
volver a repetir el año, la fracción de
estudiantes que han abandonado pero que
vuelven a inscribirse para cursar al año siguiente,
la fracción de estudiantes que pasan de
año, que obviamente está relacionado con
estos, y la fracción de estudiantes que
abandonan la escuela y que no se vuelven a reescribir.
Y además tenemos la tasa de sobreedad,
es decir, la fracción de estudiantes de
escuela secundaria que tiene una edad por
encima de la que uno esperaría, que
obviamente también tiene que ver con la
tasa de repitencia, pero no solo. A estas métricas le sumamos un índice
producido por el censo argentino de 2010 que es el índice de necesidades
básicas insatisfechas. Pero ya van a ver que no tiene mucha relevancia.
O sea que para cada escuela tenemos los
registros de 2002 a 2019, estas cinco
tasas, y además el índice de necesidades
básicas insatisfechas de 2010 en ese
radio sensato, que por supuesto no es
exactamente la zona de la escuela, pero
está bastante a su aflicción.
Entonces lo primero que hicimos fue hacer un
clasterizado de concavins, usando como métricas la inercia y la
silueta, o sea nada muy extraordinario, y esto no sorprendió a nadie.
La primera separación del clúster fue en aproximadamente las escuelas
administradas por la administración
pública, es decir, las escuelas estatales
y las escuelas privadas, que son 55 y
43 respectivamente. Los clústers no eran
exactamente estos, pero eran aproximadamente estos.
De forma que proseguimos de forma jerárquica y nos
fuimos a buscar clasterización en cada
uno de estos dos grupos. Ahí encontramos también que cada uno
se podía separar bastante bien en dos clústers.
Esto está muy claro para las escuelas estatales, menos claro para las
escuelas privadas. Justamente estamos
charlando en estos momentos de esto.
Y entonces acá es donde la cosa se pone
interesante, porque uno puede intentar
entender, bueno, quiénes son las escuelas,
cómo se componen las escuelas que están en el clúster 1 y el clúster 2.
Ya no son el clúster 1, el clúster 2, el clúster 0 y el
clúster 1 privado, y el clúster 0 y el clúster 1 público.
Básicamente el bottom line es este.
Cada tipo de administración pareciera poder subdividirse en dos grupos.
Bien, es esto acá. Lo primero que pensamos, lo primero que uno
piensa es, bueno, esto tiene que estar
relacionado de alguna forma con las necesidades básicas, tal vez
insatisfechas, situaciones socioeconómicas complicadas.
Pero si bien hay alguna tendencia
en las escuelas de administración privada, no es muy clara.
Entonces acá tenemos la densidad de
escuelas en función del valor del NBI.
Y ciertamente en las escuelas públicas
no se ve mucho, si bien acá tenemos
dos escuelas extremas, en ambos casos, que son del clúster 0.
Si vemos, si intentamos entender que lo
que está pasando, vemos que, bueno, hay,
como dice el chiste, hay 10 tipos de escuelas.
Hay dos tipos de escuelas en binario, hay 10 tipos de escuelas.
Y se ve muy bien cuando uno ve cómo son las métricas
administrativas de las escuelas del clúster 1, cómo es la distribución de
las métricas administrativas de las
escuelas del clúster 1 y las escuelas del clúster 0.
Y lo que vemos básicamente, lo que está escrito en este paper que
estamos preparando, no está publicado todavía, es que pareciera ser
que las escuelas del clúster 0, si se
fijan, tienen un abandono más bajo, tiene
gente que vuelve a inscribirse, hay un
cidente mayor que las del clúster 1, tiene un
nivel de retención más alto y obviamente, necesariamente, una tasa de
sobredad más alta. Y eso se repite en tanto el público como el privado.
Por lo tanto podemos pensar que lo que estamos
viendo acá son dos tipos de escuelas,
independientemente de su administración.
Cada una, digamos, cada una de sus
administración, las escuelas que son inclusivas o que buscan retener a los
estudiantes y que por lo tanto sufren.
o experimentan unas tasas de sobredad más alta y de abandono más Baja,
y las escuelas exclusivas que no aceptan fallos de alguna
forma y que de alguna forma les sugiere
a los estudiantes que se vayan a otra escuela o que de alguna forma hay
algo ahí que obviamente no entendemos.
Nuestros colegas especialistas están trabajando en base a estas
clasterización, entender cuál es el mecanismo acá. Pero bueno, es una
herramienta que les sirve, que le ha servido a nuestros a nuestros colegas
para disparar nuevas preguntas, nuevas
hipótesis y para intentar actuar sobre
estas escuelas que por supuesto están perfectamente bien identificadas.
Sabemos quién está en cada uno de estos grupos.
Una pregunta que estamos trabajando ahora es
si esta diferencia, si esta diferencia
de comportamiento entre las escuelas de
tipo 0 y las escuelas de tipo 1, las exclusivas y las inclusivas, es más
fuerte en alguno de los dos sectores o no.
Si es a decir, a simple vista pareciera
ser que, a mí me parece, por lo menos es
lo que disparó esta discusión, que las
escuelas privadas parecieron tener una
diferencia más grande entre los dos clusters que las escuelas públicas.
Pero bueno, eso lo tenemos que evaluar mejor.
Además, como les dije, teníamos las variaciones temporales.
Esto es trabajo en progreso, así que se los muestro muy rápidamente.
Pero básicamente uno puede ver, con respecto
a la posición del cluster 0 y la posición del cluster 1, cómo se ubican
las escuelas en el tiempo. Y uno puede ver
qué pasa en general con la media, con la
mediana de la distribución. Y uno puede
ver que hay como cierta tendencia, un movimiento no correlacionado,
pareciera haber algo que esperamos poder vincular con la rica
historia de crisis que tiene nuestro país de los últimos 20 años.
Así que son todas herramientas de análisis de datos,
si quieren, de inteligencia artificial, tanto el clustering, tanto el
camins, tan inteligencia artificial como la relación de reach.
Pero que están sirviendo efectivamente para revelar patrones que
les sirve a nuestros a nuestros colegas para avanzar sus proyectos.
Trabajo futuro en esta línea, bueno
tenemos la georreferencia de todas las escuelas.
O sea, podemos trabajar también en clasterizado espacial o en una
exploración de su distribución espacial.
Y un trabajo que sigue siendo muy interdisciplinario, digamos, va a ser
relacionar la evolución de estas tasas
temporalmente con la historia reciente del país.
Así que bueno, esta es la última diapositiva. Les muestro
de vuelta el resumen, que no es otra cosa que el outline que les mostré al
principio. Y les agradezco por su atención y les dejo los datos de
contacto por si quieren escribirme o contactarme por alguna red.
Muchísimas gracias.
Muchísimas gracias, Rodrigo. Bueno, ya sabes que esta charla
son complicadas y un poco frías, pero yo
iba a pedir a nuestros estudiantes y a
los asistentes a la charla, que he visto
que no sólo son estudiantes y profesores,
que abran los micrófonos y te den un
aplauso de agradecimiento por tu charla.
Voy a empezar yo.
Espero que algunos aplauden.
Ahí hay unos chicos que vienen de aplauso, muy agradecidos.
Voy a empezar yo con la ronda de
preguntas, a ver si se animan. Te adelanto
que a veces nuestros estudiantes no siempre se animan a preguntar, pero
bueno, yo te quería preguntar, por un lado, has comentado sobre las
técnicas... Ahora voy a centrarme en la
parte de exoplanetas y en la detección
de exoplanetas a partir de los periodogramas.
Has hablado de estadísticas con las que
comparáis vuestra red convolucional.
También has mencionado en algún momento las técnicas bayesianas.
Te iba a preguntar si habéis considerado alguna
de las arquitecturas que han ido apareciendo en los últimos años, que
aunan, por un lado, la velocidad de las
redes neuronales, la flexibilidad de
las redes neuronales, pero que al mismo
tiempo son capaces de proporcionar
distribuciones predictivas a posteriori.
En este caso, para ver si tenéis una probabilidad,
una indicación de la confianza que tenéis en
vuestra clasificación como exoplaneta o no.
Sí, no lo hemos hecho, lo consideramos,
lo tenemos como acá, como a este punto de
otras arquitecturas. Creemos que hoy en
día, en realidad, nuestras limitaciones
vienen más dadas por las simulaciones que hemos hecho que por la
arquitectura. Porque hemos probado
arquitecturas un poco más sofisticadas
o incluir más capas y no ha habido mucho cambio.
Pero sí es interesante porque, bueno, lo que tú
propones, Luis, es en algún sentido es ortogonal, ¿no?
A mejorar la performance y tiene que ver con entender mejor la situación.
Sí, sí, pero no lo hemos hecho y sería ciertamente
interesante meter algo de eso. Y la otra pregunta era si tenéis
problemas a la hora de analizar los resultados.
Porque imagino que hay en los periodogramas, tenéis alias, ¿no?
Además de la frecuencia que aparece en la serie
temporal, aparecen otros picos espurios.
No solo por el [ininteligible]
sino también las frecuencias satélite que me parece recordar.
Totalmente. Acá se ve bien. De hecho, en estas series temporales, con un
muestreo tan esporádico, porque a veces hay una noche que tenemos el
telescopio, otra noche no, una noche llueve, otra noche no llueve.
Eso genera esos huecos y esa... bueno, por momentos
la estrella no está observable porque.
tenemos el sol en el medio, entonces nosotros... digamos, hay un montón de
fenómenos que genera en efecto un periodograma muy rico en alias. Por
ejemplo, todos estos picos que están acá son alias de algunos otros picos.
Son los alias a un día, un día sidério.
Después también tenemos los alias anuales.
Si uno hace zoom aquí puede ver los alias anuales de cada pico. Sí, esa
situación es complicada. De hecho, hay una historia bien rica de...
bien rica no, pero bien interesante de
casos de exoplanetas que se anuncian con
un período y después resulta que tienen otro período.
Uno de ellos es muy famoso
porque el período real terminó siendo un período mucho más corto y eso
incentivó a la gente a ir a buscar
tránsitos de este objeto, porque cuanto
más cerca está de la estrella más probabilidad tiene de transitar.
Y los encontraron y se volvió uno de los
objetos primordiales para entender a los exoplanetas.
55 Cancri, ya no me acuerdo la letra, creo que "E".
O sea que sí, eso es una complicación.
De hecho, nosotros en un momento pensamos agregar la información sobre
el aliasing y sobre la función ventana
en la red, como para que también estuviera al tanto de eso, pero no...
en las primeras pruebas preliminares que
hicimos no parecía haber mucho cambio.
Entonces abandonamos por este método más sencillo. Pero sí, es algo
interesante que también se podría incluir, dado que entendemos bien la
estructura de esos alias, digamos, es algo
bien conocido y no hay mucha duda, eso se
podría incluir en la arquitectura misma de la red.
Así como hay otras redes, por
ejemplo, pienso en nuestros colegas que hacen detección de
arcos gravitacionales, que incluyen en la red la rotación, incluyen en
la arquitectura de la red la simetría de rotación que tienen las imágenes.
No a través de data augmentation, sino en
la arquitectura misma de la red, que ahora
no sabría explicar cómo lo hacen, pero
poder hacer algo así con las frecuencias
también sería interesante. Sí, es una buena pregunta. Gracias.
Tengo dos o tres preguntas más, pero voy a dejar por si alguien más quiere
preguntar. Sí, Juan Guerrero ha levantado la mano.
No veo todas las manos levantadas. Hola, Rodrigo, ¿qué tal?
Sí, hola. Muy buena charla. Me gusta mucho
el mundo de los exoplanetas, la verdad.
Está muy bien. Quería hacerte una pregunta.
Observo en los periodogramas que normalmente, o sea, a lo mejor se
podría modelar utilizando una especie de
función, no sé si lineal, pero a lo
mejor paramétrica, porque parece que el
patrón que siguen suele ser bastante constante. Entonces, tenía curiosidad
sobre la razón por la que utilizaste Deep Learning en el primer lugar.
¿Qué fue lo que os llevó a utilizarlo?
Igual acá hemos visto como una muestra muy pequeña de los
periodogramas que hay, digamos. Hemos visto todos, de hecho, todos los
periodogramas de la misma estrella, si no me equivoco.
Por ejemplo, estos dos o estos.
Pero lo que nos llevó, para responder a la
pregunta concretamente, lo que nos llevó a pensar en eso es
en las técnicas de Deep Learning, es en
la complejidad que tiene, en principio, la
transferencia de la información o del proceso de la actividad estelar a las
frecuencias. Como son procesos que son cuasi periódicos, que tienen
amplitudes que cambian, que tienen
correlaciones, no es muy sencillo mapear.
cómo se traduce ese modelo o ese proceso
al espectro de frecuencias. Por esa razón
nos parecía que podía ser una buena oportunidad agarrar un método como
una red neuronal para hacer ese mapeo.
Por supuesto, vos me dirás "bueno, pero
tuviste que hacer simulaciones, por lo
tanto tuviste que meter un modelo" y sí, tienes razón.
Y eso no tengo defensa posible.
¿Lo definirías más como un traductor de
estos procesos a frecuencias o como una
especie de limpieza de ruido? No, no. Yo lo traduciría más como un...
me hace dudar ahora, pero diría que es más un mapeo.
Porque no estamos llegando a ningún momento...
habría que ver qué pasa en las capas intermedias, pero no...
que miramos un poco, pero la verdad no le prestamos
demasiada atención a esos espacios.
No estamos llegando en ningún momento al periodograma limpio.
Por las respuestas. No, por nada. No sé si respondí bien la última.
Sí, sí. ¿A qué te refería?
Al final es más como un mapeo y luego a lo mejor si
haces un estudio más profundo, como tú has
dicho, a lo mejor si encontráis ruido o
cosas más pequeñas o más difíciles de detectar a primera vista.
No pasamos por un espacio latente, digamos
de menor dimensionalidad, donde uno pueda
interpretar una de las dimensiones como
la señal y esas cosas. Pero no sé si
estabas pensando en eso específicamente.
Sí, era un poco la función del deep learning cuál era concretamente,
ver un poquillo por dónde iban los tiros.
Sí, nuestra idea por lo menos, después
obviamente que uno después debería estudiar la red más en detalle para
entender qué está haciendo efectivamente,
pero nuestra idea en este caso es
simplemente encontrar una relación entre.
los picos. Lo que entendíamos o nuestra hipótesis
inicial es un astrónomo entrenado o
un astrofísico entrenado que ha visto.
muchos de estos, te sabe decir o sabe
aproximar si un pico es un planeta o no.
¿Por qué? Porque ve que, por ejemplo, no
sé si tengo un ejemplo acá, pero ve que los
picos relacionados con la actividad
en general vienen acompañado de muchos
sub picos, tienen como una pequeña bosque
de picos, debido a que ese proceso de
rotación va cambiando porque las manchas
cambian de tamaño, la posición de las
manchas hace que su periodo cambie, porque
la estrella yo les dije tiene un periodo
de rotación, pero en realidad las estrellas
rotan de forma no rígida, de manera
de forma que algunas partes de las estrellas tienen una frecuencia de
rotación y otras partes tienen otra, de forma que eso genera muchos picos
secundarios y uno con el tiempo se empieza a entender
o a ver algún pico y verlo más sospechoso, obviamente todo con una
intuición muy difícil de verbalizar y de cuantificar.
Además, el ruido puede venir de muchas Fuentes, ¿no, Rodrigo?
Claro, sí, sí, el ruido principalmente, en
nuestras simulaciones, te diría exclusivamente,
viene de distintas cosas que pasan en la
estrella, no estamos incluyendo ningún
tipo de ruido instrumental ni de ningún
problema operacional, operativo, de ningún tipo.
Pero entonces esa idea nos hizo pensar que si nosotros pasamos un
periodograma a una red y a esa red le damos suficiente libertad como para
generar suficientes filtros y suficientes
features, va a poder entender que
hay un pico pero también están todos estos picos secundarios.
Así lo pensamos.
Muy interesante, sí, sí, está muy bien.
Bueno, gracias.
Antes he visto que Héctor también tenía levantada la mano, no sé si...
Sí, ¿se me escucha?
Sí.
¿Se me escucha?
Sí.
Yo tengo dos preguntas.
La primera es, me surge la duda de si como
alternativa a trabajar en el dominio de la.
estrella con el periodograma, si tiene alguna
ventaja hacerlo el dominio de la serie temporal, por ejemplo.
O sea, una metodología alternativa que intente,
digamos, modelar las series temporales.
Lo que pasa es que ahora no sé si esto sería
para el método de velocidad radial o para el método de tránsito, ¿no?
En los dos casos tenemos series temporales, ¿no?
Tanto en el método.
Totalmente, sí.
Nuestra primera, digamos, tradicionalmente no se hace.
No se hace, yo creo que... Yo creo, bueno, tradicionalmente, digamos,
siempre se pasa por el periodograma.
Ahora dicho esto, nuestra primera idea fue
ir por la serie temporal y de hecho nuestras
primeras arquitecturas, y esa es la razón
o una de las razones por las cuales nuestra
serie temporal está mostrada de forma tan
regular, si bien no es perfectamente regular,
hemos sacado cosas, pero no es muy realista,
fue porque queríamos probar qué pasaba con
técnicas de serie temporal e implementamos
redes recurrentes, incluso implementamos...
No me acuerdo ahora mucho, creo que... No sé si implementamos también...
No sé si llegamos a implementar transformers, me parece que no.
Me parece que no porque los transformers
como que explotaron un poco después de estas primeras pruebas.
Pero sí, ese fue nuestro primer approach.
No nos dio buenos resultados, no nos dio ningún buen...
La verdad que no funcionó.
Mi intuición ahí es que las señales son
realmente muy parecidas en el ámbito temporal.
La señal de la actividad y la señal del exoplaneta se parecen mucho.
No, son cosas sinusoides, básicamente.
Nada más que una va cambiando de frecuencia
y de amplitud y de fase, mientras que otra debería ser como un reloj.
Yo no sé, yo no conozco por lo menos técnicas
específicas de series temporales para distinguir
esas dos cosas que trabajen en el tiempo, digamos.
Lo que sí, bueno, la preocupación con la
serie temporal es que sea capaz el modelo
de inferir al mismo tiempo el periodo.
Porque bueno, tradicionalmente en astronomía
lo que se hace es que se obtienen primero
los periodos aplicando una transformada, que
sería el periodograma, y luego se incorporan.
eso para plegar la curva de luz, que es lo
que yo trabajo con las estrellas variables y tal.
Entonces, lo agradable de eso es que no está en el mismo modelo.
Aunque realmente se puede, yo creo que incluso
técnicas bayesianas que permiten, digamos,
distinguir tanto el periodo de la curva de
luz como los coeficientes del desarrollo en serie de Fourier.
Lo que pasa es que son más lentos que el periodograma, claro.
Sobre todo si son bayesianos.
Probablemente sea un modelo, probablemente sea un problema diferente.
Porque claro, en el caso, por ejemplo, clásica,
interesa caracterizar las curvas de luz porque
luego nos van a dar propiedades en
términos de las abundancias químicas, etc.
Sí, aclaro que este, por lo menos en el ámbito
de exoplanetas, este approach con periodogramas.
el día de hoy, ahora, como les decía, no
es más que una etapa medio exploratoria.
Un poco para informar qué modelo vamos a construir de la serie temporal.
Después tenemos inferencias directamente sobre la serie temporal.
A veces con modelos que incluyen covarianza, por
ejemplo, con regreso, con procesos
gaussianos para tener en cuenta esas cosas.
Quiero decir que no es que realmente lo estamos
haciendo en dos pasos donde fijamos los periodos
y después se obtienen las amplitudes o algo por el estilo.
Sino que este es un Paso preliminar, crucial
por otro lado, porque nos informa mucho sobre
qué modelo o modelos vamos a estar comparando.
Pero también hay técnicas que van directo a
la serie temporal y que intentan muestrear el problema.
Y es el muestreo del espacio parámetro con
Marcos Montecarlo o con la técnica que sea.
Se usa mucho nested sampling.
Pero como pueden ver hay muchos picos chiquititos,
entonces es muy fácil quedarse encerrado ahí.
Pero lo que quiero decir es, bueno, esto
no es el análisis final que uno publica, el del periodograma.
Es el primer análisis que aparece en un artículo.
Después uno sí hace algo más sofisticado
e infiere todos los parámetros a la vez.
Lo que pasa es que muchas veces este primer
análisis es lo que te da los priors para tu análisis posterior.
Entonces no es inocuo.
>> Claro.
Y la segunda pregunta tiene que ver también con el
periodograma y es relativa a las incertidumbres.
Cómo se calculan las incertidumbres de esos picos, ¿no?
Porque bueno, por ejemplo, el caso, en el caso
de lo que yo he investigado de las estrellas Arleyra, ¿no?
Suelen reportar unas incertidumbres tan pequeñas
que luego, por ejemplo, al entrenar mis modelos
tengo dificultades con eso porque el
algoritmo no se lleva bien con eso, ¿no?
Y por otra parte, claro, hay estrellas que
tienen modulaciones en amplitud que hace
que tampoco haya un único periodo, ¿no?
Sino que el periodo va variando, ¿no?
Con el tiempo, ¿no?
Claro, me preocupa un poco ahí lo que son
las incertidumbres de esos periodos, cómo se calculan, ¿no?
>> Sí.
Están las incertidumbres en los periodos, no en las amplitudes.
>> Los periodos.
>> Sí.
Al final, como te decía, al final las incertidumbres
salen de un modelo, o sea, de la inferencia
con un modelo completo que incluye a los periodos como variables.
Esos periodos tienen un prior.
Ese prior se suele tomar lo suficientemente
ancho en principio, digamos, alrededor de.
los periodos detectados con el GLS, con el
periodograma, como para que, sí, para que el dato sea significativo.
Pero en realidad sale de una inferencia de ese
estilo, los errores que se reportan finalmente sobre los periodos.
En el caso que uno tiene tránsitos, la cosa
es mucho más sencilla porque los tránsitos
son muy buenos para medir los periodos.
Cuando uno tiene velocidad radial, solo, y
no tiene un planeta en tránsito, eso puede
ser más complicado y hay veces que pueden
pasar estas cosas, como les contaba, que uno
tiene, bueno, tengo mi prior, entre comillas,
no informativo, en torno del pico que detecté
con el periodograma y en realidad la cosa
está completamente alejada y no hay forma
de que ningún algoritmo muestreo vaya
a encontrar ese otro pico nunca jamás.
Entonces, sí, cuando uno no tiene los tránsitos
la cosa tiene sus resquemores, pero digamos
que en ningún caso se utiliza el periodograma
o la información del periodograma como
la incertidumbre final del análisis.
No se mide el ancho del pico, ni se usa alguna
métrica o alguna cosa relacionada con la longitud del time series.
En general se pasa después todo a un análisis
bayesiano conjunto de todos los parámetros.
Hoy en día creo que no se podría mandar un paper sin eso.
Bueno, vamos a dejarlo aquí, que llevamos ya casi una hora y media.
Muchísimas gracias otra vez, Rodrigo, por tu
amabilidad y por una (ininteligible) para.
que nos acompañe en el próximo programa.
Y espero que nos acompañe en el próximo programa.
Gracias.