Caracterización y comprensión de los procesos en la detección de exoplanetas a través de la validación de modelos de aprendizaje automáticos.
Objetivo general:
Utilizando series de tiempo, en específico curvas de luz, proponemos automatizar la detección exoplanetas así como su caracterización y modelado a través de herramientas de aprendizaje automático.
Objetivos específicos:
- Diseñar e implementar un modelo supervisado que aprenda directamente de curvas de luz extensas en el dominio temporal.
- Diseñar e implementar un modelo no supervisado que aprenda a imitar los proceso de la pipeline de Kepler directamente de curvas de luz.
- Encontrar un modelo base, derivado de los propuestos, para realizar transfer learning sobre otros surveys de cuerpos transientes.
- Generar datos sintéticos a través de un modelo probabilista no supervisado, validado con datos reales, de objetos transientes que no hayan podido ser estudiados en profundidad debido a limitaciones tecnológicas.