El software procesa curvas de luz, eliminando errores, ruidos o efectos físicos que no nos interesa analizar. Ejemplos de estos efectos físicos son las fulguraciones estelares y los tránsitos exoplanetarios, en el caso de que queramos estudiar solo la astrosismologia de la estrella. Los errores y los ruidos debidos a la técnica de observación en sí son los huecos de datos y las diferentes tendencias, evolución lineal o frecuencias espurias, en la curva de luz.
| EL SOFTWARE MSAP1 QUE DESARROLLA LA UNIVERSIDAD DE VALENCIA, LIMPIA Y PROCESA LOS DATOS DEL TELESCOPIO PLATO PARA OBTENER INFORMACIÓN CIENTÍFICA ÚTIL. |
Al filtrar con el MSAP1 lo que no interesa, los científicos pueden centrarse en lo realmente relevantes de una curva de luz, según los casos: oscilaciones estelares, marcas de exoplanetas, o actividad magnética y rotación de la estrella.
Una vez que tenemos datos limpios, damos un paso más: entrenamos a algunos modelos de Inteligencia Artificial con datos reales de las estrellas para que puedan estimar las propiedades principales de las estrellas. En particular, usamos un modelo de Stacking Bayesiano compuesto por diferentes modelos de IA, como un modelo jerárquico Bayesiano de Redes Neuronales, un Random Forest Bayesiano o un Gaussian Process, consiguiendo dichas estimaciones con precisión de un 5% en la masa, un 3% en el radio, y 1 Ga (Giga años, mil millones de años) en la edad.
