ALeRCE: el proyecto que busca convertir a Chile en un broker astronómico internacional

En 2025 Chile concentrará el 70% de la capacidad astronómica mundial, potencial que abre grandes oportunidades para el desarrollo de avances científicos que permitan enfrentar el desafío de procesar y clasificar la información que recopilarán las nuevas generaciones de observatorios y telescopios, como el LSST que actualmente se construye en Chile y que captará alrededor de 10 millones de eventos astronómicos por noche.

Problema que un grupo de investigadores del Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de la Universidad de Chile y del Instituto Milenio de Astrofísica (MAS) buscan abordar con el proyecto ALeRCE, una plataforma de aprendizaje automático para la clasificación rápida de eventos astronómicos.

Con ella, buscan posicionarse como el primer broker (intermediario) astronómico internacional en usar machine learning para procesar y ordenar los eventos captados en tiempo real. Esto permitirá elaborar bases de datos abiertas para la comunidad astronómica.

Utilizando tecnología machine learning y big data, el software se conecta a telescopios de rastreo para monitorear automáticamente las alertas astronómicas, identificando todo lo que ha cambiado en el cielo de una noche a otra. Así, opera como intermediario entre telescopios de monitoreo y telescopios de seguimiento, y "permite revisar fácilmente los 100 mejores eventos ocurridos en una noche, pudiendo descubrir, por ejemplo, diez supernovas en una mañana, sin tener que analizar individualmente cada uno de los cientos de miles fenómenos registrados por los telescopios durante la noche", explica el investigador principal de ALeRCE en el CMM, Francisco Förster.

La plataforma está pensada para ir adaptándose de acuerdo al volumen de datos que se necesita analizar, y desde hace un año se "entrenan" procesando información en tiempo real de 200 mil alertas diarias provenientes del observatorio Zwicky Transient Facility (ZTF), ubicado en California y dedicado a la búsqueda sistemática de fenómenos astronómicos transitorios de duración corta, como novas, supernovas y cometas.

Pero el objetivo principal del proyecto que actualmente registra cerca de 2 mil usuarios en 50 países, donde destaca Chile, Estados Unidos y Japón, es trabajar para el telescopio Large Synoptic Survey Telescope (LSST), que iniciará su funcionamiento en 2023 en el observatorio Vera Rubin, ubicado en el Cerro Pachón de Vicuña, en la región de Coquimbo. "Hemos llegado a procesar un millón de alertas por noche sin problema, y queremos llegar a los diez millones por noche que producirá este telescopio", dice Förster.

Alianza con Data Observatory

El proyecto se compone principalmente de dos cosas: capital humano interdisciplinario que considera astrónomos, ingenieros y matemáticos, entre otras especialidades; y por otro lado, recursos computacionales. En esto cuentan con el apoyo del Data Observatory (DO), fundación público-privada creada por los ministerios de Economía y Ciencias en conjunto con Amazon Web Services (AWS) y la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI), que recientemente se unió al proyecto ALeRce para aportar en el procesamiento, almacenamiento y disposición de los datos.

"Trabajamos con recursos que Amazon donó a la Universidad de Chile, pero que se acabarán dentro de pronto. Sin embargo, recientemente el Data Observatory se sumó al proyecto para facilitarnos su sistema (almacenamiento) de Amazon Web Services, que nos va a permitir tener continuidad", explica el investigador del CMM.

Förster adelanta que quieren potenciar una infraestructura híbrida para el proyecto mediante el uso de bases de datos abiertas para ayudar a formar capital humano, que "es más importante que la infraestructura porque si no existen profesionales que sepan procesar los datos, de nada sirven", dice.