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Cómo un bootcamp de información astrológica hace que el universo sea accesible – The NAU Review

La sala es grande, con media docena de estudiantes separados de un extremo al otro. Está nublado afuera y las luces son tenues adentro. La habitación sigue en silencio con susurros y golpeteos en las consolas. Los alumnos interactúan con las pantallas de sus ordenadores, aunque a veces están hablando con el alumno de la mesa de al lado o llamando a un profesor.

El observador casual podría no sospechar que estos estudiantes estaban respondiendo las preguntas del universo y haciendo algunas de ellas al mismo tiempo.

Este fue el escenario durante el Bootcamp inaugural de información astronómica de la NAU, un proyecto conjunto del Departamento de Astronomía y Ciencias Planetarias (DAPS) y la Escuela de Informática, Computación y Sistemas Electrónicos (SICCS). silla DAPS كرسي David TrillingProfesor Asistente SICCS Michael Gwanlock Un estudiante de maestría de SICCS daniel kramer Dirige el campo de entrenamiento que Fue financiado por el Observatorio Las Cumbres y la Fundación Heising-Simons con el objetivo de aumentar la diversidad en campos relacionados con la astronomía y la informática.

Es un objetivo importante, no solo para NAU sino también para estas disciplinas. Estudios recientes muestran que las ciencias físicas y las ciencias de la computación están casi al final en términos de títulos de licenciatura otorgados a muchos grupos subrepresentados, lo que significa menos diversidad en las ideas y en la resolución creativa de problemas. También limita las oportunidades laborales en campos establecidos; Según la NSF, el desempleo para científicos e ingenieros es más bajo que para otras ocupaciones y, en promedio, son trabajos mejor pagados. Como instituto de servicio hispano, también es parte de la misión de NAU.

“Al brindar capacitación práctica para estudiantes de entornos subrepresentados, ayudamos a crear posibles carreras profesionales para estudiantes de Arizona y nuestra región, así como también contribuimos al crecimiento de la economía STEM nacional”, dijo Trilling.

Siete estudiantes, de una variedad de especializaciones y antecedentes, pasaron una semana en agosto antes de que comenzara el semestre sumergiéndose en big data, de hecho, datos del tamaño del universo. Estaban trabajando con imágenes de grandes telescopios para estudiar asteroides. El problema es que hay una gran cantidad de datos producidos por estos estudios astronómicos que cubren todo el cielo. Así que los estudiantes hicieron el universo más pequeño. Escribieron y probaron algoritmos que miden las propiedades de los asteroides, buscaron comportamientos inusuales o cambiantes de asteroides e identificaron los algoritmos informáticos más eficientes para usar.

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Estas son las habilidades que los estudiantes, todos los estudiantes del último año de este año, adquirirán en su búsqueda de un trabajo o una carrera de posgrado, sin importar el campo que estén estudiando.

«Una de las mejores cosas que puedes hacer, especialmente si no sabes qué carrera profesional vas a tomar, es ganar la mayor experiencia posible y probar cosas nuevas». miguel rocha Él dijo.

Siete estudiantes participaron en el bootcamp:

  • kyle jovencon especialización en informática de Phoenix
  • Guillermo Havascon especialización en astronomía de Redmond, Washington
  • sabana chapus,Especialización en Matemáticas y Animación de Flagstaff
  • scott austincon especialización en informática del sur de California
  • charlie salowskicon especialización en informática del área de Phoenix
  • lauren larioEspecialista en ingeniería eléctrica de Flagstaff
  • miguel rochacon especialización en ingeniería informática de Phoenix

El bootcamp estaba abierto a todos los estudiantes que habían tomado ciertos cursos, centrándose en grupos históricamente subrepresentados en astronomía, ciencia de datos y computación. Los organizadores buscaron formas de asegurar la participación de estos estudiantes. No todos los estudiantes podían tomar una licencia sin goce de sueldo, por lo que se pagaba a los estudiantes por participar. No todos los estudiantes tenían todas las habilidades requeridas, por lo que los profesores enseñaron las habilidades, guiando a los estudiantes a través de las tareas y apoyándolos mientras permitían que los estudiantes tomaran la iniciativa. El objetivo era dar a cada estudiante la oportunidad de realizar investigaciones y convertirse en un candidato más sólido cuando se gradúe.

“Los estudiantes aprendieron algunas habilidades que incluyen el papel de un científico de datos”, dijo Guanlock. “Actualmente, esta es una de las carreras de rápido crecimiento en la industria y, en relación con otros campos académicos, las habilidades son altamente transferibles; un estudiante del bootcamp puede aplicar lo que ha aprendido a otras disciplinas, como STEM, negocios y las ciencias sociales, entre otras cosas”.

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Astroinformática y el arte de la «aguja en un pajar»

Este nuevo campo es una mezcla de astronomía e informática. Trilling dijo que la astronomía está pasando por una revolución; Una cantidad cada vez mayor de investigación está impulsada por estudios telescópicos masivos que cubren todo el cielo, incluido un nuevo esfuerzo multimillonario de 10 años que comenzará en 2024. Ofrece vistas sin precedentes del universo y una cantidad alucinante de datos.

«Estas encuestas producen tantos datos que ningún ser humano puede verlos; en su lugar, necesitamos algoritmos computacionales para analizar los datos». “Entonces, esta revolución realmente está impulsada por los avances tecnológicos que nos permiten crear y analizar encuestas a gran escala a través del software”.

La astroinformática, entonces, es esencial para utilizar estos datos de encuestas a gran escala. Trilling dijo que los científicos no sabían eso antes

La instalación de LSST está en Chile. Crédito: Rubin Obs/NSF/AURA. Imagen de Portada: Astrofotografía, tomada en la cumbre en agosto y septiembre de 2021. Crédito: Bruno Quint

Tanto sobre todas las categorías de «cosas» en el universo. También brinda una oportunidad para la ciencia de «la aguja en un pajar» al encontrar objetos astrofísicos raros con los que los astrónomos pueden aprender sobre eventos extremos e inusuales en la historia del sistema solar y el universo.

Este big data, por supuesto, requiere una gran computación. Los estudiantes usaron Jupyter y Python para escribir y ejecutar el código y usaron Monsoon, la supercomputadora de la NAU.

Un día en el campo de entrenamiento

Al principio de la semana, los estudiantes se dividieron en tres grupos generales, aunque su trabajo se dividió aún más. Chapus, Austin y Salowsky estudiaron los datos disponibles a través de los telescopios existentes en preparación para la apertura de un telescopio a gran escala en Chile. Usando el software SNAPS de NAU, el Sistema de procesamiento de alertas del sistema solar, utilizaron un modelo de desviación estándar para buscar valores atípicos en los datos.

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Esto ayudará a analizar los datos del nuevo telescopio, con su cámara de 3200 millones de píxeles, con el objetivo de comprender cómo se formó nuestro sistema solar.

«Se necesitarían 542 computadoras portátiles para mostrar una imagen, por lo que no estamos mirando las imágenes, estamos mirando los datos de salida y descubriendo cómo encontrar objetos de interés para la audiencia y luego consumirlos y decir, ‘Oh , hay este asteroide interesante, quiero mirarlo'» Esa es la idea, dijo Chapus.

Saluski estaba usando los mismos datos para examinar cambios en el comportamiento que podrían indicar colisiones en el cinturón de asteroides. Los científicos rara vez ven que esto suceda, pero ven evidencia de ello. lario El trabajo de Rocha ha estado analizando datos que muestran el color de los asteroides: el rojo significa viejo, pero el azul podría significar una colisión, eliminando la vieja corteza roja y permitiendo un suelo más fresco.

Young estaba escribiendo código para averiguar qué criterios, de 32.000 combinaciones, mostraban correlaciones entre asteroides. La correlación puede dar a los científicos información sobre si el asteroide colisionó o qué otras características podría tener, dependiendo de cómo se vea el asteroide o no. Havas utilizó los datos disponibles para localizar asteroides en el cielo y determinar si sus características justifican una mayor investigación.

Hubo muchos altibajos: los códigos tenían errores, a veces el algoritmo funcionaba pero no encontraba el objeto, otras veces encontrar una respuesta significaba más preguntas. También estaba la logística del trabajo: esta cantidad de computación requería una gran cantidad de memoria de computadora. Pero persistieron.

El grupo se reunió dos veces al día y presentó su trabajo del día: resultados, procesos y obstáculos. Los estudiantes y profesores hacen preguntas, cuestionan ideas y encuentran formas de superar las dificultades.

“Todos nos sentamos en una habitación durante una semana y trabajamos juntos para resolver estos problemas”, dijo Trilling. «Trabajar en conjunto, especialmente durante una semana en la que hubo relativamente pocas distracciones externas, realmente ayudó a los estudiantes a progresar mucho, y creo que disfrutaron haciéndolo, ¡al igual que los maestros!»

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Heidi Toth | NAU Comunicaciones
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