Científicos chinos desarrollan modelo de IA para predecir bengalas estelares
- Fabián Pizarro Arcos
- hace 1 día
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Las bengalas estelares son ráfagas repentinas de energía causadas por la liberación de campos magnéticos en las atmósferas de una estrella.
Por Fabián Pizarro
Científicos chinos han desarrollado FLARE, un modelo de inteligencia artificial de vanguardia (IA) diseñado para predecir bengalas estelares, ofreciendo una herramienta transformadora para la investigación astronómica, anunció este martes el Instituto de Automatización de la Academia China de Ciencias (CAS).
El modelo, co-desarrollado por investigadores del Instituto CAS de Automatización y los Observatorios Astronómicos Nacionales de CAS, aprovecha la plataforma de investigación inteligente integrada ScienceOne para analizar datos estelares y pronosticar erupciones magnéticas en las estrellas.
Las bengalas estelares son ráfagas repentinas de energía causadas por la liberación de campos magnéticos en las atmósferas de una estrella. Tienen pistas críticas para entender la estructura estelar, la evolución, la actividad magnética y el potencial de los exoplanetas habitables, dijo Chen Yingying, investigador del Instituto de Automatización.
"La investigación ha demostrado que varias propiedades físicas de las estrellas, como la edad, la velocidad de rotación y la masa, así como los registros históricos de bengalas, están significativamente relacionadas con bengalas estelares", dijo Chen.
Sin embargo, los limitados datos observacionales han obstaculizado estudios exhaustivos. Predecir con precisión el momento de las bengalas estelares se ha convertido en una tarea importante en los estudios astronómicos, dijo Chen.
El investigador explicó además que FLARE aborda esta brecha integrando las propiedades físicas de una estrella con registros históricos de bengalas a través de su arquitectura única, combinando módulos rápidos suaves y módulos de fusión de discos residuales, para mejorar la extracción de características de las curvas de luz y por lo tanto, mejorar significativamente la precisión de predicción.
En particular, el modelo demuestra un cierto nivel de adaptabilidad, permitiendo pronósticos de llamaradas precisas basados en diferentes patrones de curva de luz de diferentes estrellas.
Incluso para la misma estrella con diferentes patrones de variabilidad, las predicciones precisas todavía se pueden lograr, dijo Chen.
El trabajo de investigación en el que se detalla el desarrollo de FLARE ha sido aceptado por la 34a Conferencia Internacional de Inteligencia Artificial, una importante conferencia mundial de AI.
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