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Walter Rodrigo Fariña Pérez

Santiago - Chile, Noviembre 2013
Profesor Guía: Mauricio Solar
Profesor Correferente: Marcelo Mendoza

Diseño conceptual de un Observatorio Virtual Astronómico para ALMA

Este estudio analiza las necesidades de los astrónomos chilenos respecto a ALMA, definiendo las bases del diseño que posteriormente será el Observatorio Virtual Chileno. Se hace un estudio de necesidades, obtienen requerimientos, casos de uso y finalmente un modelo de datos, este último acorde a los estándares de IVOA, organización internacional de observatorios virtuales. Así, la comunidad astronómica chilena tendrá acceso global y homogeneizado a los datos astronómicos, posteriormente junto a herramientas para explorarlos y manipularlos. PDFicon


Rodrigo Antonio Gregorio Lovera

Santiago - Chile, Enero 2014
Profesor Guía: Mauricio Solar
Profesor Correferente: Lorna Figueroa

Idiotypic immune networks for ALMA array scheduling problem

ALMA es un proyecto de cooperación multinacional, el cual estará compuesto por 66 antenas radio telescópicas. Las observaciones son solicitadas a través de proyectos de observación que deben ser planificados dentro de una temporada y se apunta al uso eficiente de tiempo disponible de observación y la importancia científica.

Hay varios factores que afectan la planificación de observaciones que incluyen condiciones climáticas, la posición de los arreglos, el grado científico, el estado de los instrumentos, etc.

En esta memoria se plantea el uso de una red inmune artificial para resolver este problema de planificación. PDFicon


Gabriel Andrés Candia Gallardo

Santiago - Chile, Enero 2014
Profesor Guía: Marcelo Mendoza
Profesor Correferente: Mauricio Solar

Indexación de objetos astronómicos

En el presente informe se muestran los pasos necesarios para generar un índice de objetos astronómicos. Para lograr este cometido, se utilizan técnicas de procesamiento de imágenes con el fin de obtener los objetos, extraer sus características y luego guardarlos en una base de datos. Esta base de datos permitirá consultas espaciales mediante coordenadas RA-DEC. Este índice de objetos astronómicos entregará una nueva herramienta a los astrónomos para realizar búsquedas por coordenadas de objetos en contraste con la búsqueda de imágenes por coordenada utilizada actualmente. PDFicon


Mario Garcés T.

Santiago - Chile, Marzo 2014
Profesor Guía: Mauricio Solar
Profesor Correferente: Lorna Figueroa

A MILP Based Scheduling Model for Astronomy

Los desafíos en torno a la astronomía han llevado a invertir en grandes proyectos astronómicos para observar con más detalle los rincones más remotos del universo. Algunos grandes proyectos como ALMA o E-ELT se construyen gracias a una enorme inversión y por lo tanto, es relevante considerar varias estrategias de optimización que permitan reducir al mínimo los costos y maximizar los resultados esperados.

 

En este trabajo, se describe un algoritmo de planificación basado en programación lineal entera mixta con el fin de proporcionar una solución para el problema de calendarización astronómica basada en la situación de ALMA que permita optimizar el impacto científico de las observaciones programadas y el tiempo de utilización del telescopio. Teniendo en cuenta la complejidad del problema, se han realizado algunas simplificaciones del problema original. La validación de la solución propuesta se llevó a cabo utilizando un prototipo desarrollado en C++ y evaluado mediante el uso de instancias sintéticas basadas en datos reales y volúmenes de datos que ALMA espera tener en los próximos años. Por último, los resultados muestran que la solución propuesta ofrece una primera aproximación para resolver eficazmente el problema de calendarización de ALMA. PDFicon

Jorge Alejandro Avarias Alfaro

Santiago - Chile, Julio 2014
Profesor Guía: Mauricio Solar
Profesor Correferente: Raúl Monge
Profesor Externo: John Atkinson

A new scheduling algorithm for alma observatory

El Atacama Large Millimeter Array (ALMA) es el mayor proyecto astronómico actualmente en construcción en el desierto chileno de Atacama. Este radio-telescopio consiste en 66 antenas, que serán capaz de observar simultáneamente varias fuentes en el cielo, organizado en una o más arreglos de tamaño variable. El sistema de planificación de observaciones del telescopio considera una operación totalmente automática, y una reprogramación dinámica de las tareas de acuerdo a los factores cambiantes, como las condiciones atmosféricas, visibilidad de la fuente, fallas técnicas u objetivos de oportunidad. Actualmente ALMA tiene un algoritmo de planificación dinámica que considera una amplia gama de restricciones y requerimientos del instrumento científico y del clima, sin embargo múltiples problemas han sido identificados. Los modelos más nuevos ofrecen una nueva perspectiva de este problema, pero carecen de un trasfondo científico y no han sido probados en un problema del mundo real. Esta tesis probará que es posible diseñar e implmentar un nuevo algoritmo para ALMA teniendo en cuenta el problema de planificación a largo plazo, donde el algoritmo presentará un cronograma para las diferentes configuraciones de arreglo disponibles durante una misma temporada de observación. El algoritmo se verificará con datos reales, tratando de definir una métrica basada en la calidad de la producción científica y el uso de instrumentos. PDFicon

Carlos Rodrigo Rey Barra

Santiago - Chile, 2013
Profesor Guía: Víctor Parada
Profesor Regular Programa: Nicolás Hidalgo
Profesor Externo: Fernando Paredes: Presidente de Comisión: Fernando Rannou

Generación automática de algoritmos para el problema de camino mínimo con restricción

Los problemas de optimización combinatoria son ampliamente estudiados en la investigación de operaciones, ya que por sus usos aplicados a la ingeniería, pueden resolver problemas que apoyan a la toma de decisiones. Estos problemas son en general NP-duros, demostrando que no existe un algoritmo polinomial que lo resuelva. En el presente trabajo, se resuelva el problema de camino mínimo con restricción, siendo éste un problema NP-duro. Este problema consiste en encontrar el camino de costo más bajo en un grafo dirigido, pero sin sobrepasar un peso establecido para el problema, ya que cada arista tiene asociado un peso. Este problema se trata generalmente con métodos exactos y tiene variadas aplicaciones, como ruteo militar, optimización de bencina, entre otros. Con la programación genética, se generan algoritmos artificiales para el problema de camino mínimo con restricción. Esta técnica se basa en componentes elementales de programación, y a partir de ella se generan nuevas soluciones a un problema planteado. La programación genética crea al final de proceso, cuatro algoritmos que resuelven el problema de camino mínimo con restricción. Los algoritmos son sometidos a dos grupos de instancias de la literatura. En el primer grupo, el conjunto de algoritmos encuentra óptimos para el 92% de los casos, mientras que para el segundo grupo, encuentra soluciones factibles en el 93% de los casos. PDFicon


Jonnatan Washington Oyarzún Rodríguez

Santiago - Chile, 2013
Profesor Guía: Víctor Parada
Profesor Regular Programa: Nicolás Hidalgo
Profesor Externo: Sebastián Ríos
Presidente Comisión: Fernando Rannou

Generación automática de algoritmos de agrupamiento

Dentro del conjunto de problemas NP-Completo está el Problema de Agrupamiento, que es el proceso en que elementos son asignados a grupos con elementos similares. Este problema es considerado importante para varias aplicaciones en distintas áreas como procesamiento de imágenes, biologías computacional, clasificación y agrupamiento de documentos, minería de datos, entre otras. En los algoritmos de agrupamiento, es usual asumir que la cantidad de grupos es un número conocido. Sin embargo, el número óptimo es desconocido en la mayoría de las aplicaciones. Cuando la cantidad de grupos debe ser determinada por el propio algoritmo, surge el Problema de Agrupamiento Automático. En general, hay algoritmos en la literatura que funcionan muy bien con ciertos tipos de datos, sin embargo, hasta la fecha, no existe una aproximación suficientemente buena para resolver instancias de distintas clases. En esta memoria, se presenta una nueva forma de atacar el Problema de Agrupamiento Automático utilizando una hiperheurística llamada Programación Genética. Esta metodología se enmarca en el área de la Computación Evolutiva y utiliza conocimiento de la evolución natural para desarrollar algoritmos que solucionen de manera aproximada un problema de optimización combinatoria. La tesis de este trabajo consiste en que la Programación Genética puede evolucionar algoritmos o heurísticas para atacar el Problema de Agrupamiento Automático. Para probar la hipótesis se desarrollan dos experimentos. En el primero, se evolucionan algoritmos con instancias muy similares. En el segundo, se evolucionan individuos con tres instancias distintas. En ambas experiencias, se prueban los algoritmos con instancias de validación. Los resultados numéricos muestran una excelente calidad en los algoritmos encontrados. En el primer experimento, el mejor algoritmo tiene errores cercanos al 0.0% y en el segundo experimento, el mejor algoritmo tiene un error promedio de 3.0%. También se encontraron heurísticas simples productos de la evolución, estas son de refinamiento y trabajan creando grupos, uniendo grupos y moviendo elementos con una cierta política. Las conclusiones son que es posible evolucionar algoritmos para el Problema de Agrupamiento Automático, y además, que se pueden obtener buenos resultados para tipos de datos distintos al que fueron evolucionados. Las heurísticas encontradas se repiten en la mayoría de los algoritmos y pueden ser usadas en trabajos futuros. PDFicon


Rodrigo Aníbal Jara Cartagena

Santiago - Chile, 2014
Profesor Guía: Víctor Parada
Profesor Co-Guía: Diego Mardones

Registro y apilado de imágenes astronómicas en un plano bidimensional

Para almacenar, distribuir y procesar los cerca de 250 terabytes de datos anuales que generará el radiotelescopio Atacama Large Milimetric/Submilimetric Array (ALMA) se hizo necesario contar con una infraestructura tecnológica que facilitara a la comunidad científica consultar y extraer información relevante. En este escenario el Observatorio Virtual Chileno (ChiVO), constituye un hito clave para el desarrollo de la astroinformática en el país.

 

Este Trabajo de Titulación forma parte de un proyecto colectivo, que busca enriquecer ChiVO poniendo a disposición aplicaciones que permiten analizar datos a gran escala. En los siguientes seis capítulos se presenta una serie de algoritmos desarrollados utilizando una metodología incremental. Los métodos expuestos permiten ajustar imágenes en formato FITS, en relación a su orientación, escala, rotación, deproyección, y crear catálogos, de los que es posible extraer información mediante stacking, técnica que a la fecha no ha sido utilizada para este volumen de información.

 

Dentro de los resultados obtenidos es posible mencionar en primera instancia que los algoritmos de registro cumplen la función para la que fueron diseñados, en tanto el apilado de imágenes muestra resultados que información contenida en ellas, favoreciendo su posterior estudio. PDFicon


Luis Gabriel Salazar Vergara

Santiago - Chile, 2014
Profesor Patrocinante: Ricardo Contreras
Comisíon: Ma. Angélica Pinninghoff, Neil M. Nagar

Clasificación de galaxias según su morfología mediante redes neuronales artificiales

Este trabajo trata sobre la clasificación de objetos astronómicos denominadas Galaxias, las cuales cumplen con ciertas propiedades que pueden generalizarse por medio de máquinas de aprendizaje automático como las Redes Neuronales Artificiales. Se muestra una visión de la morfología de galaxias y el proyecto Galaxy Zoo, además de las características de las redes neuronales y los distintos trabajos efectuados con respecto a clasificación de galaxias mediante redes neuronales. Asimismo, se describe la red neuronal, entrenada ocupando un conjunto de datos de galaxias clasificadas anteriormente por usuarios del proyecto Galaxy Zoo, junto a los resultados obtenidos durante el entrenamiento. Se consideró para el entrenamiento de la red neuronal un conjunto de doce parámetros de entrada, los cuales se basan en el color, el brillo, la forma y textura de la galaxia. Tomando en cuenta éstos parámetros, las galaxias se clasificaron en tres categorías: espiral, elípticas y objetos desconocidos/estrellas. Los resultados obtenidos muestran la capacidad de la red neuronal de reproducir la clasificación humana, llegando a obtener en el mejor resultado un 98 % de éxito en esta tarea. Sin embargo queda mucho por analizar e investigar sobre cómo afecta el sesgo de clasificación de los datos de Galaxy Zoo, elegido por ellos, además del sesgo elegido en este trabajo, en el rendimiento de la red neuronal al clasificar una galaxia en alguna categoría según su morfología. PDFicon