Proyecto ALeRCE

Con la aparición de grandes telescopios y cámaras astronómicas, la comunidad astronómica requiere la implementación de una nueva generación de brokers astronómicos, sistemas que hacen de intermediario entre los grandes telescopios de rastreo, aquellos que monitorean el cielo buscando nuevos eventos astrofísicos, y los telescopios de seguimiento, aquellos que observan los eventos más interesantes para caracterizarlos y entender sus propiedades físicas. Actualmente estos telescopios pueden generar hasta un millón de eventos por noche y se espera que en los próximos años se alcancen los 10 millones de eventos astronómicos por noche. Estos eventos deben ser distribuidos a la comunidad en la forma de streams de datos que deben ser ingeridos, agregados, anotados y clasificados por estos brokers astronómicos.

Descripción del servicio

ALeRCE es uno de los primeros brokers astronómicos en el mundo y es el primero en proveer de forma pública la clasificación de todas las alertas astronómicas generadas por el Zwicky Transient Facility (ZTF), ubicado en California. ALeRCE provee una diversidad de servicios a la comunidad astronómica, destacándose la ingestión del stream de datos de ZTF para realizar una clasificación basada en la primera alerta asociada a un evento (un clasificador temprano) y otra clasificación basada en la evolución temporal de todas las alertas asociadas a un evento (un clasificador tardío), utilizando técnicas de aprendizaje computacional en ambos casos. ALeRCE permite la comunicación automática entre su base de datos y telescopios de seguimiento a través de APIs, y provee diferentes interfaces web públicas para la búsqueda de nuevos candidatos de supernova (snhunter.alerce.online), o para la exploración de todas las series de tiempo y sus clasificaciones (alerce.online), entre otros servicios.

Objetivos del caso

To connect the astronomical telescopes of the world and facilitate follow-up and monitoring of the changing universe.

Problemática que resuelve

The volume of data generated by new astronomical telescopes requires the organization and classification of new astronomy events using automated systems.

Tipo de aplicación de IA utilizada

Machine Learning Platforms, Deep Learning Platforms, Robotic Process Automation, Cognitive Work Assistant, Image Recognition

País de origen

Chile

Alcance geográfico de las operaciones

"Operations: Chile Users: Chile, the United States, Brazil, Argentina and some countries in Europe."

Website

http://alerce.science

Tipo de ejecutor

Proyecto

Sector/industria

Educación

Objetivo(s) de Desarrollo Sostenible a los cuales su solución de IA aporta

4 (quality education), 9 (industry, innovation and infrastructure) and 17 (partnerships for goals)

Actores involucrados

"Funding: Instituto Milenio de Astrofísica, Centro de Modelamiento Matemático Chilean Partners: National University Network or Red Universitaria Nacional (REUNA), Universidad Adolfo Ibáñez, Universidad Andrés Bello, Universidad Austral, Universidad Católi

Año en que empezaron a usar la IA

2019

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