Crean herramienta que permite utilizar "información perdida" en las observaciones astronómicas

La gran cantidad de información astronómica conseguida por los grandes telescopios ubicados en el norte del país hace que esta ciencia avance a pasos agigantados. Sin embargo, el tiempo de observación para los astrónomos en estos inmensos instrumentos muchas veces es limitado y su instalación una tarea titánica y costosa. Pero ¿qué pasa si se pudieran utilizar datos obtenidos en observaciones anteriores y al mismo tiempo sacar más provecho de los conseguidos en telescopios de menor tamaño?

Es sobre esta pregunta en la que trabajó en su memoria de pregrado, el ingeniero del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile, Alex Echeverría, junto a los académicos Jorge Silva y Marcos Orchard, y el profesor del Departamento de Astronomía, René Méndez, quien además es investigador adjunto del Instituto Milenio de Astrofísica MAS. Ellos decidieron cambiar el enfoque, creando una herramienta que permite mejorar y cuantificar la precisión de la información lograda en las observaciones astronómicas, pero no desde la calidad de los instrumentos sino desde las matemáticas, aprovechando datos que muchas veces se pierden entre el mar de información que se obtienen en cada observación astronómica.

Usando resultados de la llamada teoría bayesiana de las probabilidades, los expertos crearon un instrumento que permite reutilizar información previamente obtenida y combinarla con observaciones actuales magnificando la fidelidad de los datos resultante.

“Lo que obtuvimos fue un estimador de la posición de las estrellas (en un caso controlado) y la máxima precisión que podría tener esta estimación. Lo que se hace es mezclar información a priori de la estrella – cualquier cosa que sepamos de ella antes de observarla, como puede ser documentación de catálogos astronómicos -  con la imagen que obtiene el telescopio. Al incorporar esta información anterior podemos mejorar la precisión con que se mide el objeto observado, lo que hace posible por ejemplo que con un telescopio más pequeño y/o con una calidad de cielo no tan buena se pueda igualar la calidad de la información que se obtiene de grandes y costosas instalaciones. La teoría bayesiana nos permite incorporar elementos que uno ya conozca del fenómeno a estimar, lo que hoy con las estimaciones actuales, llamadas paramétricas, no se está aprovechando, lo que es terrible si se piensa que una estrella se puede medir muchas veces”, explica Echeverría.

Este trabajo, en cambio, permite reutilizar información astronómica anterior. “La ciencia avanza, en general, de manera acumulativa y es por lo tanto muy natural y deseable tener un esquema conceptual y metodológico que puede utilizar información preexistente validada. Esta nueva herramienta permite usar observaciones astronómicas que de otro modo deberían haber sido obtenidas con telescopios de mayor tamaño – lo que muchas veces no es posible – o simplemente descartadas”, señala René Méndez.

El académico del DAS destaca, también, el valioso aporte de Alex Echeverría con este trabajo mutidiciplinario, al utilizar conocimientos de ingeniería eléctrica y astronomía. “Que un estudiante de pregrado de nuestra Facultad haya elaborado un trabajo con tal nivel de detalle y profundidad que es publicado en una revista altamente competitiva a nivel mundial habla muy bien de las capacidades intelectuales y de la excelente formación que recibió Alex en la Facultad”, concluye el investigador del MAS.