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13/12/10 - DJ:

La cosmología busca buenos algoritmos

T.E.L: 5 min. 59 seg.


Una competencia mejorar análisis de imágenes intenta hallar los mejores algoritmos para solucionar los problemas cosmológicos.
GREAT 10 y MilkyWayProject


Aunque se trata de un proyecto abierto a la comunidad, no es exactamente ciencia ciudadana en el sentido que no puede participar cualquiera porque se requieren conocimientos avanzados.
Sin embargo, sí se trata de un proyecto de alguna forma similar a los propuestos por Galaxy Zoo (que tiene un proyecto nuevo en el que hablaré abajo).
En definitiva, se trata de usar la fuerza de las masas para solucionar problemas en datos digitales vinculados con astrofísica. El proyecto se llama GREAT 10, pero antes de continuar, permítanme una introducción.

Un gran problema exige una GRAN solución
Una lente gravitatoria se forma cuando la luz que proviene de objetos lejanos como cuásares se curva alrededor de un objeto masivo (como una galaxia masiva) situado entre el objeto emisor y el receptor.
Esto tiene un correlato en las imágenes que se colectan con los telescopios.
Es decir, allá lejos hay un cuásar (una galaxia muy muy lejana con un núcleo activo). Aquí estamos nosotros en la superficie terrestre o bien observando desde una órbita con un telescopio espacial. Entre medio hay una galaxia masiva.
Al observar hacia esa dirección, las imágenes que se obtienen están "deformadas". La luz del cuásar pasa por la masiva galaxia. La luz es curvada por la masa galáctica y "deforma" las imágenes.
El cúmulo de galaxias Abell 2218 actúa como una lente que permite espiar a galaxias muy jóvenes. Las lentes gravitacionales generan en las imágenes formas de arcos.


En cierta forma, la galaxia masiva actúa como una lente. Pero hay algunos problemas: este efecto puede ocurrir por múltiples motivos.
¿Cómo distinguir en una imagen si hay una lente o no?

Los rayos de luz (flechas grises) del objeto distante (a la derecha de la imagen) son curvados al pasar por un gran cúmulo de masa -como un cúmulo de galaxias simbolizado como una bola con fulgor azul en el centro. Cuando la luz llega a la Tierra (a la izquierda), Hubble la observa llegar desde una dirección un poco diferente (la flecha roja). La forma de la galaxia espiral ha cambiado. Uno podría decir que el cúmulo actuó como una lupa o lente gravitacional en el espacio.


Es posible realizar un tratamiento matemático a las imágenes para tratar de "corregirlas".
Un término que se usa en estos casos es el de función de punto extendida, que en inglés se llama Point Spread Function (PSF).

Esta función describe la respuesta de un sistema de obtención de imágenes a una fuente puntual. Un término más general para la PSF es una respuesta de impulso de un sistema.
La PSF será así la respuesta de impulso de un sistema óptico enfocado.

Es decir, recapitulando hasta acá: en la observación del cosmos se produce un efecto de lentes gravitacionales, que permite obtener imágenes de objetos muy muy lejanos, pero que distorsiona las imágenes.
Por otro lado, la distorsión puede ser generada por otros motivos que no son la presencia de un cuásar u otro objeto distante, sino por la atmósfera y el instrumental.
¿Cómo distinguir entre una cosa y otra?
La respuesta puede no gustar, pero aquí va: se falsean las imágenes.

¿Cómo dice?
Sí, se crean datos. No datos provenientes de instrumentos, datos "reales", sino creados por el ser humano, pero que supuestamente contienen toda la gama de complicaciones que sí se ven al observar imágenes reales. Con una diferencia. Entre las imágenes "falsas" quien las creó sabe cuáles poseen una distorsión por una fuente lejana y cuáles tienen una distorsión por otros motivos.
Si ponemos todas esas imágenes a disposición del público para que cree algoritmos capaces de reconocer las verdaderas de las falsas, podremos saber si son buenos o malos al comparar los resultados obtenidos con los datos creados.
Pongamos un ejemplo: las imágenes x e y son creadas por mi. Una tiene una distorsión generada únicamente por el efecto lente. La otra tiene una distorsión por efectos atmosféricos u otros motivos. Esto NO se lo digo a nadie. Pongo esas dos imágenes entre el público y pido que me digan qué imagen está distorsionada por lente.
Para eso el público deberá crear un algoritmo capaz de reconocer la fuente de la distorsión. Me dicen que la imagen y es la buscada. Como yo sé, porque hice el archivo, que no es así, la respuesta es mala.
Pero si me dicen que la respuesta es x, el algoritmo puede servir.
Si esto lo hacemos con miles de imágenes, el resultado será mucho mejor.

En cambio, si hacemos esto con imágenes reales, obtenidas de instrumentos, no podremos estar seguros de cuáles son "buenas" o "malas".
¿Se entiende?

La GRAN respuesta
GREAT 10 es el nombre del proyecto de este año, que en realidad existe desde 2008. Es un acrónimo de GRavitational lEnsing Accuracy Testing, es decir, Test de precisión de lentes gravitacionales.
Pero GREAT, en inglés, también es una palabra con varios significados: Grande, Bueno o Genial, etc.
Esta competencia de análisis de imágenes pone a disposición del público dos desafíos. El primero es sobre galaxias. Consiste en 26 conjuntos de imágenes, cada uno con 200 y cada imagen con 10.000 galaxias.
No recomiendo a los curiosos descargar sin más porque el "peso" total de los datos es de 894 Gb, unos 88 MB por imagen de formato FITS.

GREAT 10


Los desarrolladores podrán probar sus algoritmos antes de enviarlos gracias a datos de entrenamiento que contienen los archivos "verdaderos".
El desafío concluirá el 2 de septiembre de 2011.
Los ganadores podrán asistir a un taller de JPL más un iPad o iPod o un objeto de valor similar.

El otro desafío es similar, con estrellas.

Entendiendo a la Vía Láctea
Ya que hablamos de algo similar a ciencia ciudadana, la gente de Galaxy Zoo, que ya tiene un ZooUniverso con varios proyectos, inició uno nuevo sobre nuestra galaxia: http://www.milkywayproject.org/
La idea es ordenar y medir la Vía Láctea. Inicialmente se pide dibujar burbujas en bellas imágenes de datos infrarrojos del Telescopio Espacial Spitzer.
Entender el material frío y polvoriento que se ve en esas imágenes ayudará a los científicos a entender cómo se forman las estrellas y cómo cambia nuestra galaxia y evoluciona con el tiempo.

The Milky Way Project - Getting Started from The Zooniverse on Vimeo.




Si ya tenemos creado un usuario en algún proyecto de ZooUniverse, podemos usar el mismo para ingresar a MilkyWay. Acto seguido seguiremos un breve tutorial. La idea es que las imágenes infrarrojas tomadas por Spitzer poseen "burbujas" de gas. También es posible hallar en las imágenes otros objetos interesantes como galaxias, cúmulos, objetos rojos, nudos verdes, etc.
El usuario, que no tiene que tener conocimientos previos, verá una imagen y deberá señalar en la interfaz web dónde hay burbujas y demás objetos interesantes.
¿Cómo saber si lo estamos haciendo bien? No importa.
La idea es que lo que hay que buscar es fácil de reconocer para los humanos (y no para las computadoras). Pero si así y todo no vemos las burbujas u otros objetos, alguien sí lo hará.
No se van a tomar nuestros datos como verdaderos así nomás. La fuerza de las masas hace posible, en cambio, tomar en cuenta los datos que se repiten. Las imágenes que vamos a clasificar serán mostradas a muchas personas. Si nosotros no marcamos una burbuja, pero el resto sí, se tomará en cuenta el dato.
Esto no significa que debemos hacer las cosas mal. Para hallar las burbujas debemos mirar las imágenes con atención. En el tutorial hay varias muestras que nos ayudarán a darnos cuenta qué debemos encontrar.
Además las herramientas posibilitan editar, ya sea quitar algo marcado o modificar su forma o lugar.
MilkyWay

Con un poco de práctica iremos reconociendo con mayor facilidad las burbujas que puedan o no estar presentes en las imágenes, al igual que diferentes objetos de interés.
Posiblemente sea importante ajustar el brillo/contraste de nuestro monitor, ya que muchas burbujas de gas son difusas.

Un par de proyectos más en los que la ciencia se hace comunista. Perdón, comunitaria :)
Claro que en estos casos, los que tenemos menos (conocimiento) estamos ayudando a quienes tienen más, pero en definitiva se trata de dar una mano y sentirnos partícipes, aunque en pequeña medida, del desarrollo científico.
En otros aspectos de la sociedad debería existir una mayor interacción entre las personas, pero a la inversa. Los que tenemos más deberíamos ayudar a los que tienen menos.
Quizás la sociedad también tenga que buscar buenos algoritmos. Sobre todo cuando asistimos a una actualidad que, a veces, es verdaderamente mezquina. Perdón por esto último, pero los últimos acontecimientos sociales en Buenos Aires no me resultan indiferentes. Seguramente la culpa es compartida. Escribir sobre temas que nada tienen que ver me hace sentir a mí también un poco en falta. Disculpas por esto. Pero es que a veces hacemos las cosas tan mal...

Fuentes y links relacionados



Sobre las imágenes

  • Imagen de Abell e ilustración. Crédito: Hubble.
    Hubble Reopens Its Eye on the Universe
    NASA, Andrew Fruchter and the ERO Team [Sylvia Baggett (STScI), Richard Hook (ST-ECF), Zoltan Levay (STScI)] (STScI)
  • Logo e imágenes de GREAT10 y de MilkyWay Project.


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