PlateUNLP: Un sistema automatizado para el análisis integral de placas espectroscópicas antiguas

Abstract

Durante la última década se ha presentado una enorme cantidad de trabajos y avances científicos en el campo de la Inteligencia Artificial. También, se conoce la existencia de grandes colecciones de placas espectroscópicas como la colección de la Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísicas (FCAG) de la Universidad Nacional de La Plata (UNLP), donde enormes cantidades de datos espectroscópicos físicos deben ser procesados pero se ven detenidos por limitaciones en las herramientas disponibles. Por este motivo se desarrolló PlateUNLP, una herramienta especializada en el procesamiento semi-automático de imágenes de placas espectroscópicas. La misma se manifiesta a través de una interfaz web e incorpora técnicas modernas de procesamiento de imágenes y señales, como redes neuronales y aprendizaje automático. PlateUNLP contiene una base de datos integrada que permite el almacenamiento, gestión y procesamiento de datos de varias colecciones, y ofrece un sistema de usuarios que habilita el trabajo colaborativo. Entre las automatizaciones más relevantes se incluyen la segmentación de placas y objetos mediante modelos de detección basados en aprendizaje automático, la determinación de la traza y la extracción del espectro a partir de análisis algorítmico de imágenes, y la calibración en longitud de onda mediante algoritmos de alineación. La herramienta se encuentra en estado de evaluación con la colección de placas espectroscópicas de la FCAG de la UNLP. Tanto en el desarrollo como en la evaluación posterior astrónomos del proyecto de Recuperación del Trabajo Observacional Histórico (ReTrOH) se aseguran que el software cumpla con los estándares propios del área astronómica. Lo aquí desarrollado puede ser de utilidad para cualquier colección de placas espectroscópicas de características similares, que se sabe existen en varias instituciones y observatorios a lo largo del mundo.