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This tool, whose development is to be published on the prestigious journal “Astronomy & Astrophysics”, will allow to significantly improve the precision of the information obtained from studied astronomical objects, getting the best out of all data collected.
The enormous amount of astronomical data obtained from large telescopes located in northern Chile is responsible for this science’s giant advances. However, usually observation time in these telescopes is limited and its construction, a titanic and expensive effort. But, what happens if we could use data obtained in previous observations and at the same time get the best out of the existing data from smaller telescopes?
In this sense, engineers from the Department of Electrical Engineering of Universidad de Chile started to work on this question: Alex Echeverría, Jorge Silva and Marcos Orchard, along with astronomer, René Méndez from the same institution and also Adjunct Researcher from the Millennium Institute of Astrophysics MAS decided to change the approach and they created a tool that allows to improve and quantify the precision of the data obtained from astronomical observations, not from a quality point of view but from a mathematical one, using data that often gets lost in a sea of information collected in each astronomical observation.
Using results of the Bayesian Theory of Probability, the experts created an instrument that allows reusing information previously obtained and also combining it with new observations in order to increase data accuracy.
“What we’ve got was an estimator of the position of stars (in a controlled case) and the maximum precision possible in this estimation. What we do is combine prior information of the star –any information known of the star before observing it, such as documentation of astronomical catalogs– with the image obtained from the telescope. At the time of incorporating this previous information, we can improve the precision used to measure the observed object, which makes possible for example that with a smaller telescope and/or with a lower quality of the sky we can match the information quality obtained from a larger and more expensive instrument. The Bayesian theory allows us to incorporate already known elements of the phenomenon to be estimated, which nowadays with current estimations, called parametric, are not being used, what is terrible if we consider that a star can be measure many times,” explains Echeverría.
This project, instead, allows us to reuse prior astronomical information. “Generally, science progresses in a cumulative way, therefore, it is quite natural and beneficial to have a conceptual and methodological scheme that can use pre-existing and validated information. This new tool allows the use of astronomical observations that, in another scenario, should have been obtained with larger telescopes –which most of the time is not possible– or simply dismissed,” explains René Méndez.
The MAS Researcher adds: “This work led by Alex Echeverría is a significant contribution to basic research in observational astronomy and which applies advanced tools of electrical engineering for astronomical problems, in this case, astrometry, that is the position of point sources in the sky. It is a unique multidisciplinary opportunity that could be use, for example, with the astrometric observatory Gaia that has just revealed its first data release with more than a billion of analyzed stars. Also, important perspectives of the usage of these conceptual methodologies come up within the LSST Project context,” ends.
Image 1: Astrometric Observatory Gaia
Credit: ESA/ATG medialab; background: ESO/S. Brunier.
Image 2: Astrometric observatory Gaia, which began in 2014 and whose first data release was published last September 13th, will revolutionize the stellar astrophysics field, presenting positions, movements and very precise distances of a thousand stars of our galaxy. This graphic shows the number of Gaia’s observations per star in a 6-month period, in galactic coordinates. Not all stars will be observed equally, and to get results in a short period of time (1 year), these observations need to be combined with current catalogs. In order to do so, methodologies of Bayesian Statistics will be used, similar to the ones described in Echeverría’s article (Gaia’s mission is planned to operate for at least 5 years.)
Credit: http://www.cosmos.esa.int/web/gaia/iow_20150115
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Esta herramienta, cuyo desarrollo será publicado en la prestigiosa revista Astronomy and Astrophysics, permitirá mejorar significativamente la precisión de la información que se obtiene de los objetos astronómicos estudiados, optimizando al máximo los datos obtenidos.
La gran cantidad de información astronómica conseguida por los grandes telescopios ubicados en el norte del país hace que esta ciencia avance a pasos agigantados. Sin embargo, el tiempo de observación para los astrónomos en estos inmensos instrumentos muchas veces es limitado y su instalación una tarea titánica y costosa. Pero ¿qué pasa si se pudieran utilizar datos obtenidos en observaciones anteriores y al mismo tiempo sacar más provecho de los conseguidos en telescopios de menor tamaño?
Es sobre esta pregunta en la que trabajaron los ingenieros del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la FCFM de la Universidad de Chile, Alex Echeverría, Jorge Silva y Marcos Orchard, junto con el astrónomo René Méndez de la misma institución y además investigador adjunto del Instituto Milenio de Astrofísica MAS. Ellos decidieron cambiar el enfoque, creando una herramienta que permite mejorar y cuantificar la precisión de la información lograda en las observaciones astronómicas, pero no desde la calidad de los instrumentos sino desde las matemáticas, aprovechando datos que muchas veces se pierden entre el mar de información que se obtienen en cada observación astronómica.
Usando resultados de la llamada Teoría Bayesiana de las probabilidades, los expertos crearon un instrumento que permite reutilizar información previamente obtenida y combinarla con observaciones actuales magnificando la fidelidad de los datos resultante.
“Lo que obtuvimos fue un estimador de la posición de las estrellas (en un caso controlado) y la máxima precisión que podría tener esta estimación. Lo que se hace es mezclar información a priori de la estrella – cualquier cosa que sepamos de ella antes de observarla, como puede ser documentación de catálogos astronómicos – con la imagen que obtiene el telescopio. Al incorporar esta información anterior podemos mejorar la precisión con que se mide el objeto observado, lo que hace posible por ejemplo que con un telescopio más pequeño y/o con una calidad de cielo no tan buena se pueda igualar la calidad de la información que se obtiene de grandes y costosas instalaciones. La teoría bayesiana nos permite incorporar elementos que uno ya conozca del fenómeno a estimar, lo que hoy con las estimaciones actuales, llamadas paramétricas, no se está aprovechando, lo que es terrible si se piensa que una estrella se puede medir muchas veces”, explica Echeverría.
Este trabajo, en cambio, permite reutilizar información astronómica anterior. “La ciencia avanza, en general, de manera acumulativa y es por lo tanto muy natural y deseable tener un esquema conceptual y metodológico que puede utilizar información preexistente validada. Esta nueva herramienta permite usar observaciones astronómicas que de otro modo deberían haber sido obtenidas con telescopios de mayor tamaño – lo que muchas veces no es posible – o simplemente descartadas”, señala René Méndez.
Agrega: “Este trabajo liderado por Alex Echeverría es una contribución importante a la investigación básica de astronomía observacional y que utiliza herramientas avanzadas de ingeniería eléctrica a problemas astronómicos, en este caso astrometría, es decir la localización de fuentes puntuales en el cielo. Es una oportunidad multidisciplinar única, que se podría usar por ejemplo con el satélite astrométrico Gaia que entregará sus primeros resultados a fin de año. También se abren importantes perspectivas del uso de estas metodologías conceptuales en el contexto del proyecto LSST”, concluye el investigador del MAS.
Imagen 1: satélite astrométrico Gaia
Crédito: ESA/ATG medialab; background: ESO/S. Brunier
Imagen 2: El satélite astrométrico Gaia, que comenzó a operar en el año 2014, y cuyos primeros resultados serán publicados a fin de este año, revolucionará el campo de las astrofísica estelar, entregando posiciones, movimientos y distancias muy precisas para mil millones de estrellas de nuestra Galaxia. El gráfico muestra el número de observaciones de Gaia por cada estrella en un período de 6 meses, en coordenadas Galácticas. No todas las estrellas serán igualmente observadas, y para obtener resultados con una base de tiempo corta (1 año), deberán combinarse estas observaciones con catálogos existentes. Para esto, se utilizarán metodologías de estadística Bayesiana, similares a las descritas en el artículo de Echeverría y colaboradores (el satélite operará en total por alrededor de 5 años).
Crédito: http://www.cosmos.esa.int/web/gaia/iow_20150115
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