Por Benjamín Bastidas – Subgerente de Operaciones en Notus
El telescopio espacial James Webb ha sido elogiado como uno de los avances más emocionantes en la exploración espacial y la astronomía moderna. Sin embargo, con su capacidad para capturar imágenes de alta resolución y datos científicos detallados, surge un nuevo desafío: el procesamiento eficiente de la inmensa cantidad de información generada por este instrumento. Aquí es donde entra en escena Morpheus, un modelo de Machine Learning que está cambiando el juego en el procesamiento de grandes cantidades de datos astronómicos.
Morpheus, diseñado específicamente para analizar imágenes astronómicas a nivel de píxeles, utiliza técnicas de aprendizaje profundo y algoritmos de segmentación semántica para desentrañar los secretos del universo capturados por el telescopio James Webb. Este modelo revolucionario identifica qué píxeles de una imagen probablemente contienen flujo de origen y los separa del «fondo» o píxeles del cielo, permitiendo un análisis más preciso y detallado.
En este artículo, te explicaremos cómo Morpheus se ha convertido en un elemento vital en el procesamiento de datos del telescopio espacial James Webb y discutiremos los desafíos que enfrenta la comunidad científica al lidiar con la enorme cantidad de información recopilada. Además, examinaremos el impacto de Morpheus en la investigación astronómica y su potencial para revolucionar otros campos científicos y tecnológicos.
Introducción a Morpheus
Morpheus es un modelo de Machine Learning diseñado específicamente para el procesamiento de imágenes astronómicas. Con su enfoque innovador y su capacidad para analizar imágenes a nivel de píxel se ha convertido en una herramienta invaluable en la investigación astronómica y el análisis de datos de distintos telescopios espaciales como el Hubble, entre otros.
La misión de Morpheus es desentrañar los secretos del universo capturados en imágenes astronómicas. Utilizando algoritmos de aprendizaje profundo y técnicas de segmentación semántica, Morpheus es capaz de identificar y clasificar píxeles individuales en una imagen, lo que permite un análisis detallado y preciso de las características y objetos presentes en la imagen.
La segmentación semántica, una técnica clave utilizada por Morpheus, implica asignar etiquetas a cada píxel en una imagen. Esto permite identificar y separar los píxeles que contienen flujo de origen, como estrellas y galaxias, del fondo o los píxeles del cielo. Al descomponer las imágenes en sus elementos más básicos, el modelo proporciona una visión más profunda y detallada del universo capturado por los telescopios.
La capacidad de Morpheus para aprender y adaptarse de forma continua a partir de un amplio conjunto de datos de entrenamiento le permite mejorar su precisión y eficiencia con el tiempo. A medida que se expone a más imágenes astronómicas, su capacidad para identificar y clasificar píxeles mejora, lo que resulta en un procesamiento más rápido y preciso de los datos.
El desafío del procesamiento de datos del telescopio James Webb
El telescopio espacial James Webb es una maravilla de la ingeniería y la tecnología, capaz de capturar imágenes y datos científicos de una calidad sin precedentes. Sin embargo, esta capacidad sin igual también plantea un desafío significativo: el procesamiento eficiente de la enorme cantidad de información que se genera diariamente. Se estima que el telescopio James Webb puede producir hasta 57 gigabytes (GB) de datos científicos al día.
El volumen masivo de datos capturados por el telescopio representa un desafío para los científicos encargados de analizarlos. Procesar manualmente cada imagen y extraer información valiosa de ellas requeriría una cantidad de tiempo y recursos humanos considerable. Cada imagen del telescopio James Webb contiene millones de píxeles, y analizar cada uno de ellos para obtener conocimientos astronómicos significativos sería una tarea abrumadora.
Además, la velocidad de procesamiento es crucial para aprovechar al máximo los datos frescos y seguir avanzando en la investigación. El telescopio James Webb sigue capturando imágenes a un ritmo constante, y los científicos necesitan obtener resultados rápidamente para no perderse descubrimientos importantes. Por lo tanto, se necesita una solución eficiente para procesar y analizar los datos del telescopio de manera oportuna.
Es en este contexto que Morpheus juega un papel crucial. Este modelo de Machine Learning ofrece una solución automatizada y escalable para el procesamiento de datos del telescopio. Utilizando algoritmos avanzados de aprendizaje profundo y segmentación semántica es capaz de procesar rápidamente las imágenes astronómicas, identificando y clasificando estructuras astronómicas a un ritmo mucho más rápido de lo que sería posible con el análisis manual.
La contribución de Morpheus
Morpheus se encuentra en el centro de uno de los programas más grandes y ambiciosos que el telescopio espacial James Webb ha tenido que ejecutar durante sus primeros años de operación. Un equipo de investigadores se ha embarcado en un estudio exhaustivo de más de medio millón de galaxias en un sector específico del cielo, con el objetivo de descubrir las galaxias más antiguas y desarrolladas para comprender cómo ha evolucionado la materia oscura a lo largo del tiempo. En este desafío, el uso de Morpheus desempeñó un papel crucial al automatizar y agilizar el proceso de análisis.
Las habilidades de Morpheus son de vital importancia para proporcionar un amplio y profundo entendimiento del universo como nunca antes. Cada imagen capturada por el telescopio James Webb contiene estructuras y fenómenos astronómicos que no podrían ser estudiados o catalogados de forma manual o a simple vista. Morpheus, entrenado originalmente con 7600 imágenes de galaxias captadas por el telescopio Hubble, será nuevamente entrenado a medida que se obtenga más información del telescopio James Webb.
Para respaldar este programa de investigación, se utilizó un supercomputador especializado compuesto por 80 nodos con dos CPUs de 20 núcleos cada uno, y 28 nodos con dos GPUs cada uno. Este potente sistema de procesamiento estuvo dedicado exclusivamente a la operación de Morpheus durante varios días para procesar la gran cantidad de datos recopilados.
El uso de Morpheus en este programa permitió automatizar y acelerar el análisis, brindando resultados más rápidos y precisos. La capacidad de Morpheus para aprender y adaptarse a medida que se entrena con nuevas imágenes del telescopio James Webb asegura que esté ajustado a las capacidades y resoluciones de este nuevo instrumento.
Ejemplo de operación:
Para entender el funcionamiento de esta herramienta, te presentamos un ejemplo de operación en el cual utilizamos imágenes de una misma zona en particular en el espacio capturada por distintos telescopios espaciales.
Luego de que esta herramienta clasifique estas imágenes, el output que entrega es un diccionario que contiene un mapeo para cada píxel. Este mapeo representa la probabilidad de que un píxel pertenezca a una de las siguientes clases:
- Esferoide
- Disco
- Irregular
- Fuente puntual (compacta)
- Fondo
Después de que una imagen ha sido clasificada se crea un mapa de segmentación.
Así, Morpheus proporciona una funcionalidad de catalogación para imágenes que devolverá todas las fuentes detectadas y sus clasificaciones morfológicas:
- Rojo = Esferoide (Utilizado para identificar ciertos tipos de galaxias)
- Azul = Disco (Utilizado para identificar ciertos tipos de galaxias)
- Verde = Irregular (Cuando no pertenece a ninguna de las otras clasificaciones)
- Amarillo = Fuente puntual (Utilizado para identificar estrellas)
- Negro= Fondo (No hay nada que identificar)
| Source ID | Location(y,x) | Morphology:[Sph,Dsk,Irr,Ps] |
| 1 | [44, 138] | [0. 0.69 0.31 0. ] |
| 2 | [72, 72] | [0.98 0. 0. 0.01] |
| 3 | [76, 116] | [0.26 0. 0. 0.73] |
| 4 | [98, 126] | [0.04 0.02 0.07 0.87] |
| 5 | [110, 58] | [0. 0.95 0.05 0. ] |
| 6 | [131, 138] | [0. 0. 0. 1.] |
Finalmente, con estos datos pueden concluir qué tipo de estructuras o galaxias hay en una imagen y luego con esto hay múltiples opciones y oportunidades de investigación.
Conclusión:
La llegada del telescopio espacial James Webb ha abierto las puertas a un nuevo nivel de exploración espacial y avances científicos en la astronomía. Sin embargo, este avance también ha planteado desafíos significativos en términos del procesamiento eficiente de la gran cantidad de datos y las imágenes capturadas por este poderoso instrumento. Es aquí donde Morpheus, el modelo de Machine Learning diseñado específicamente para el procesamiento de imágenes astronómicas, ha demostrado su valor.
Morpheus ha surgido como una solución revolucionaria para abordar los desafíos del procesamiento de datos del telescopio James Webb. Al utilizar algoritmos de aprendizaje profundo y segmentación semántica, Morpheus ha demostrado su capacidad para analizar imágenes astronómicas y desentrañar los secretos del universo capturados por el telescopio.
El impacto de Morpheus en la investigación astronómica es evidente en su participación en uno de los programas más grandes y ambiciosos que se ha llevado a cabo con el telescopio James Webb. Este programa tiene como objetivo estudiar más de medio millón de galaxias en busca de las más antiguas y difíciles de detectar, con el fin de comprender la evolución de la materia oscura en la historia de nuestro universo. La capacidad de Morpheus para automatizar y acelerar el proceso de análisis resulta crucial en este estudio de gran envergadura.
Morpheus ha demostrado ser una herramienta inestimable en el procesamiento de datos del telescopio James Webb, aliviando la carga de trabajo de los científicos y permitiéndoles enfocarse en la interpretación de los resultados y en hacer nuevos descubrimientos. Su capacidad para aprender y adaptarse continuamente a partir de nuevos conjuntos de datos garantiza su relevancia en el avance de la investigación astronómica.
Los modelos de análisis de imágenes son solo una de las múltiples posibles aplicaciones del Machine Learning. En Notus utilizamos este tipo de analítica avanzada para modelar y solucionar problemas en diversos ámbitos de las industrias. Con el Machine Learning a nuestro lado, estamos un paso más cerca de desvelar los secretos más profundos de nuestras empresas y del universo.
