Clasificación de imágenes astronómicas de rayos X mediante machine learning

Abstract

RESUMEN: El aumento constante de datos de fuentes astronómicas obtenidos por numerosos observatorios crea la necesidad de la implementación de métodos de automatización para los procesos que actualmente requieren de análisis manual por parte de personas especializadas, como el control de calidad visual de las observaciones en la construcción de catálogos astronómicos de fuentes detectadas. En este trabajo se presenta una posible solución a un ejemplo con esta problemática: el diseño de un algoritmo de machine learning y particularmente, de una red neuronal convolucional, que aprenda a clasificar imágenes de fuentes astronómicas de rayos X según la calidad de las mismas. La red entrenará con un conjunto de imágenes, ya clasificado y etiquetado por un equipo de expertos, que será tratado y analizado para que el algoritmo sea capaz de extraer sus características con éxito. Se probarán varias arquitecturas así como técnicas de regularización para dar con el modelo que mejor se ajuste a la solución del problema.