Desarrolla UACH IA para detectar ondas gravitacionales
Chihuahua.- Investigadores de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Chihuahua desarrollan modelos de inteligencia artificial para mejorar la detección de ondas gravitacionales.
El proyecto es encabezado por Carlos Patricio Castañeda Bustamante, estudiante de la Maestría en Ingeniería en Computación de la UACH, bajo la dirección del Dr. Alain Manzo Martínez.
La investigación busca aplicar modelos de aprendizaje automático para procesar señales captadas por interferómetros y reducir los efectos del ruido que dificulta la identificación de ondas gravitacionales.
Estas ondas son perturbaciones del espacio-tiempo generadas por eventos cósmicos de gran magnitud, como explosiones de supernovas o colisiones de agujeros negros.
De acuerdo con la investigación, uno de los principales retos es distinguir estas señales, debido a interferencias provocadas por vibraciones, actividad humana cercana a los laboratorios y fenómenos relacionados con la naturaleza cuántica de las partículas.
Para atender este problema, el proyecto propone un modelo organizado en tres etapas: reducción de ruido, detección de la onda gravitacional y estimación de la masa del objeto que originó el fenómeno.
En la primera fase se utiliza un modelo denominado “Autoencoder”, cuya función es procesar la señal recibida y obtener una representación con menor nivel de ruido.
Posteriormente, se emplea un modelo “Long Short-Term Memory”, conocido como LSTM, especializado en el análisis de información secuencial y en la detección de patrones dentro de las señales.
Finalmente, una “Convolutional Neural Network”, o CNN, permite estimar la masa del objeto involucrado en el evento que produjo la onda gravitacional.
Con ello, la investigación no solo busca identificar la presencia de una señal, sino también obtener información adicional sobre las características del fenómeno cósmico que la generó.
La UACH destacó que este trabajo refleja la convergencia entre ingeniería en computación, inteligencia artificial y astrofísica.
Asimismo, señaló que el uso de modelos computacionales avanzados puede contribuir al procesamiento de grandes volúmenes de información científica y al análisis de fenómenos que representan desafíos tecnológicos para la ciencia.
