{"id":6514,"date":"2017-07-31T08:27:17","date_gmt":"2017-07-31T14:27:17","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=6514"},"modified":"2017-07-31T08:27:17","modified_gmt":"2017-07-31T14:27:17","slug":"inteligencia-artificial-para-estudiar-el-sol","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/inteligencia-artificial-para-estudiar-el-sol\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial para estudiar el Sol"},"content":{"rendered":"<div id=\"TEXTO_NOTICIA\" class=\"TEXTO_PARRAFO \">\n<p style=\"text-align: justify;\">Muchos de los fen\u00f3menos que tienen lugar en la atm\u00f3sfera solar est\u00e1n controlados por los movimientos del plasma, especialmente en la fotosfera, la capa superficial del Sol y visible a simple vista mediante grandes telescopios. Medir la velocidad del movimiento vertical es relativamente f\u00e1cil gracias al efecto Doppler, que produce un desplazamiento de las l\u00edneas de su espectro proporcional a la velocidad.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><!--more-->En cambio, medir c\u00f3mo se mueve el plasma de forma paralela a la superficie es mucho m\u00e1s complicado porque en este caso el efecto Doppler no opera. Sin embargo, gracias a t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, un equipo cient\u00edfico del IAC ha desarrollado un m\u00e9todo \u2013una red neuronal- capaz de medir ese movimiento horizontal autom\u00e1ticamente. Los resultados del estudio se publican en Astronomy &amp; Astrophysics.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En F\u00edsica Solar, se suelen medir estas velocidades tomando varias im\u00e1genes de la superficie del Sol y se compara c\u00f3mo se mueven los gr\u00e1nulos de una imagen a la anterior. Es una forma bastante intuitiva y habitual de medir velocidades en la vida diaria. Por ejemplo, cuando queremos cruzar una calle, estimamos la velocidad a la que circula un coche para saber si podemos hacerlo comparando su posici\u00f3n en unos pocos segundos. El problema de aplicar este m\u00e9todo en la superficie solar es que produce estimaciones poco detalladas y solo permite detectar movimientos de estructuras mayores de 1000 km y que se muevan durante un periodo largo de tiempo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para hacer un c\u00e1lculo m\u00e1s preciso de las velocidades horizontales en la fotosfera, varios investigadores del Instituto de Astrof\u00edsica de Canarias (IAC) (Espa\u00f1a) han desarrollado un m\u00e9todo basado en el &#8220;aprendizaje profundo&#8221; (deep learning en ingl\u00e9s). Este conjunto de t\u00e9cnicas de inteligencia artificial se han utilizado para asuntos tan dispares como desarrollar una inteligencia artificial que juegue al conocido juego de mesa Go (AlphaGo), la conducci\u00f3n autom\u00e1tica de coches o el diagn\u00f3stico de enfermedades. Ahora, por primera vez, se han aplicado estas t\u00e9cnicas en el Sol, y el equipo cient\u00edfico ha entrenado una red neuronal, \u201cDeepVel\u201d, capaz de calcular la velocidad en cada pixel de la imagen y para cada instante de tiempo a partir de dos fotos consecutivas. \u201cLa mejora con respecto a los m\u00e9todos anteriores es tan grande \u2013explica Andr\u00e9s Asensio Ramos, investigador del IAC y primer autor del proyecto- que creemos que el aprendizaje profundo nos permitir\u00e1 extraer mucha m\u00e1s informaci\u00f3n de las observaciones en diferentes campos de la F\u00edsica Solar\u201d.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><img decoding=\"async\" id=\"IMAGEN_INSERTADA_45353\" class=\"RichTextAlignCenter\" title=\"\" src=\"http:\/\/noticiasdelaciencia.com\/upload\/img\/periodico\/img_45353.jpg\" alt=\"[Img #45353]\" width=\"\" height=\"\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El panel superior muestra las diferentes velocidades horizontales a tres alturas distintas, mientras que el panel inferior muestra la velocidad de rotaci\u00f3n vertical. Los c\u00edrculos rojos, con 150 km de radio, muestran el tama\u00f1o del flujo de los v\u00f3rtices peque\u00f1os. (Cr\u00e9dito: Andr\u00e9s Asensio (IAC))<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El aprendizaje profundo es una de las de t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico que permite a los ordenadores aprender a resolver problemas por s\u00ed mismos. Consiste en desarrollar e implementar algoritmos matem\u00e1ticos formados por piezas relativamente simples pero muy interconectadas que sirven como base para generalizar comportamientos. Los sistemas de aprendizaje profundo m\u00e1s usados son las redes neuronales profundas, que intentan imitar el comportamiento del cerebro humano y su gran conectividad. Cuando se introducen datos, estos algoritmos los tratan en m\u00faltiples capas (en forma de cascada) y se van adaptando hasta ser capaces de reconocer patrones en los datos de entrenamiento. A partir de ese momento, pueden aprender autom\u00e1ticamente a resolver problemas nuevos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">\u201cDeepVel\u201d es capaz de detectar en la atm\u00f3sfera solar v\u00f3rtices muy peque\u00f1os, de tan solo unos centenares de kil\u00f3metros de di\u00e1metro, y que pueden durar menos de un minuto. \u201cParecen estar relacionados con acumulaciones de campos magn\u00e9ticos que aparecen en las zonas menos magnetizadas del Sol, es decir, en calma\u201d, apunta Iker S. Requerey, cient\u00edfico del IAC durante el desarrollo de este trabajo y otro de los autores del mismo. Desde hace unos a\u00f1os se sabe que la contribuci\u00f3n del magnetismo en estas zonas es muy importante, incluso m\u00e1s de lo que se cre\u00eda, lo que puede afectar al calentamiento de la corona solar, la capa m\u00e1s externa de su atm\u00f3sfera. \u201cCon DeepVel podremos estudiar los v\u00f3rtices en el futuro, caracterizarlos y ver si est\u00e1n relacionados con la concentraci\u00f3n de campos magn\u00e9ticos en la fotosfera\u201d, concluye Nikola Vitas, astrof\u00edsico del IAC que tambi\u00e9n ha participado en este estudio.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Fuente:<\/strong>\u00a0IAC<\/p>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div class=\"BANNERS BANNERS-TOP\"><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Muchos de los fen\u00f3menos que tienen lugar en la atm\u00f3sfera solar est\u00e1n controlados por los movimientos del plasma, especialmente en la fotosfera, la capa superficial del Sol y visible a simple vista mediante grandes telescopios. 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