Ciudad de México, 8 abr. (AMEXI).- Los investigadores del Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías (Conahcyt), Christian E. Maldonado-Sifuentes y Mariano Vargas Santiago, desarrollan la astronomía y la Inteligencia Artificial (IA) con un sistema de predicción de eclipses basado en el modelo Machine Learning (ML).
El sistema utiliza una vasta base de datos proporcionada por la NASA, que incluye detalles de eclipses solares y lunares ocurridos en varias décadas.
“Mediante técnicas avanzadas de procesamiento de datos, se ha logrado extraer patrones y correlaciones que son cruciales para la predicción de futuros eventos astronómicos”, dijo Maldonado-Sifuentes.
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Entrevistado en el marco de las actividades que en torno del eclipse total solar en el Planetario Luis Enrique Erro del Instituto Politécnico Nacional (IPN), explicó que el modelo de Machine Learning se basa en redes neuronales profundas.
“Es una técnica de aprendizaje automático que simula el funcionamiento del cerebro humano para procesar y analizar grandes volúmenes de información. Permite identificar características esenciales de los eventos de eclipses pasados, como fecha, hora, geolocalización y tipo de eclipse, para predecir futuros eventos con alta precisión”, dijo.
Y no sólo funciona para los eclipses
Aseguró que se trata de un gran avance en la aplicación de la Inteligencia Artificial para la predicción no sólo de eclipses sino de numerosos fenómenos naturales.
“Utilizando una extensa base de datos de la NASA, hemos creado un modelo basado en Machine Learning que puede predecir la hora de inicio de los eclipses basándose exclusivamente en datos geográficos”, refirió.
Este enfoque, destacó, permite entender mejor los patrones subyacentes de estos eventos celestes, al implementar una red neuronal profunda y algoritmos de aprendizaje automático.
“Hemos logrado una herramienta predictiva eficaz que no solo tiene aplicaciones en astronomía, sino que también puede extenderse a otros campos de estudio”, abundó Maldonado-Sifuentes.
A su vez, Vargas Santiago indicó se trata de una metodología novedosa para la predicción de eclipses, centrándose en la eficiencia y la accesibilidad.
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“Las redes neuronales profundas y LSTM (Long Short-Term Memory) sirven en este desarrollo para procesar y analizar los datos y obtener modelos de predicción de precisión.
“La investigación fortalece la capacidad del ML para transformar la comprensión de eventos astronómicos complejos. Nuestro modelo procesa coordenadas geográficas para prever el tiempo exacto del eclipse, lo que demuestra la potencia del análisis de datos y la Inteligencia Artificial en la investigación científica contemporánea», puntualizó.
Investigadores de excelencia
Con especialidad en IA Maldonado-Sifuentes, es egresado del IPN en conjunto con Vargas-Santiago, experto en astrofísica y egresado del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), han colaborado para integrar sus campos de estudio en este proyecto, abriendo nuevas posibilidades en la investigación espacial y análisis predictivo con IA.
El resultado es una herramienta que no sólo optimiza la forma en que los científicos y astrónomos pueden anticipar eclipses, sino que también proporciona una base para futuras investigaciones en la predicción de otros fenómenos astronómicos.
El trabajo de Maldonado-Sifuentes y Vargas Santiago no sólo es un testimonio de la capacidad de la tecnología de ML para transformar la investigación científica, sino refuerza el liderazgo de México en la contribución al avance global del conocimiento en las ciencias del espacio y la tecnología.
