Tengo que declararme públicamente como un espaciotrastornado con delirios astronáuticos. Seguidor fiel de Radio Skylab, de la Nasa y de SpaceX, siempre he soñado con participar en algún programa científico relacionado con el espacio. Siendo lo más cercano en que he estado, aquel programa de escritorio del SETI.
El Instituto de Astrofísica de Canarias de Canarias, junto al equipo de Intelequia, Microsoft y Encamina, han hecho mi sueño realidad al construir el laboratorio de la Global Azure BootCamp 2019: descubrir un planeta!!
Explotando los datos de TESS
Pocas personas pueden describir TESS, el cazador de exoplanetas, de forma más divulgativa que Daniel Marín en este artículo en su blog de Eureka.
Este es el tercer satélite específicamente dedicado a la búsqueda de exoplanetas por medio del método del tránsito. Y está generando millones de curvas de luz, de las cuales se podrá (y se está haciendo) extraer la huella visible no solo de nuevos candidatos a planetas, sino también familias de nuevos fenómenos, como los planetas en desintegración, las estrellas binarias y todo tipo de objetos únicos que esperan a ser descubiertos en esta inmensa base de datos.
Según la propia página del Global Azure Sciencie Lab 2019, vamos a darle de comer a un ML con los datos de unas 25 millones de estrellas, en el inicio de la GAB. Y, a diferencia de otras ocasiones, se va a continuar el proyecto hasta, al menos, el final de la propia misión TESS.
Es decir… voy a poder ser una millonésima parte de los nuevos descubrimientos de planetas, o cualquier otra cosa astronómica que haya podido captar el satélite.
De las fotografías a la ML
El proceso, obviamente, no es sencillo. Por un lado, las cuatro imágenes FFIs (las del satélite) tomadas cada 30 minutos, se envían a la NASA, se agrupan en series temporales y se almacenan en una SQL Azure Database; siendo estimado un orden del billón de estrellas con sus coordenadas y magnitud.
Luego una herramienta llamada Astrocut explota los cubos de imagenes FFIs, para construir una imagen «comestible por el ML», de 11×11 píxeles, llamada TPFs.
A partir de aquí, un servidor GAB, realizará la enorme y compleja operación de organizar la cola de datos para procesar y realizar la asignación de cada TPF a un cliente GAB (nosotros).
Por último, el equipo de Science Lab ha construido un contenedor Docker en donde está el cliente GAB y que descarga sus TPFs asignados, construye el fichero de curvas de luz y lo pasa por el ML, devolviendo los resultados obtenidos.
Despliegue y ejecución en Azure
El despliegue no puede ser más sencillo. Una vez leído en Linkedin el mensaje de David Rodriguez, corrí a la página en GitHub de GAB2019ScienceLab, en donde hay que leerse las instrucciones y pulsar en el botón de desplegar en Azure.
En Azure se me abre la típica ventana de formulario para desplegar una plantilla ARM, y de la cual (si has leído todas las instrucciones antes de llegar aquí) no tengo ningún problema en rellenar.
Como es una primera prueba, solo le he puesto una instancia.
Y a partir de este momento, ya estoy aportando mi granito de arena a la búsqueda de planetas!!
Y,aunque es temporal, durante unos pocos minutos he estado en el Top 10 mundial… (jeje)
Espero que sea de utilidad y que se apunte mucha gente en esta búsqueda.
2 comentarios
[…] el artículo anterior, me he unido entusiasta en la búsqueda de exoplanetas propuesta en el laboratorio científico de la Global Azure Bootcamp del […]
[…] Está siendo una lucha denodada el conseguir no caer del top 5 mundial en la ejecución del laboratorio científico de la Global Azure Bootcamp, en donde buscamos explanetas como explicaba en el primer artículo. […]