Clasificación de eventos astronómicos transitorios con redes neuronales recurrentes (2023)
En esta tesis de maestría, se introduce una metodología innovadora basada en redes neuronales recurrentes (RNN) para abordar la detección y clasificación precisa de eventos astronómicos transitorios a partir de datos reales de observación. Fundamentado en la capacidad inherente de las RNN para modelar secuencias de datos y adaptarse a la variabilidad temporal de eventos en el espacio, el enfoque emplea el conjunto de datos MANTRA, abarcando una diversidad de eventos como supernovas y núcleos activos de galaxias. Se desarrollan dos arquitecturas de preprocesamiento y se implementan unidades recurrentes con compuertas (GRU) en una red neuronal recurrente especializada. Los resultados experimentales revelan una mejora notable del rendimiento, con un incremento de hasta un 17% en precisión, destacando la eficiencia en el entrenamiento en comparación con enfoques convencionales de aprendizaje de máquina. Este avance contribuye significativamente a la automatización de la clasificación de eventos astronómicos, facilitando la detección temprana de fenómenos astrofísicos y enriqueciendo nuestra comprensión del universo en constante cambio.