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Inteligencia artificial para estudiar el Sol

Por primera vez, investigadores del Instituto de Astrofísica de Canarias aplican técnicas de aprendizaje automático para estudiar los movimientos horizontales del plasma en la superficie solar

IAC/DICYT Muchos de los fenómenos que tienen lugar en la atmósfera solar están controlados por los movimientos del plasma, especialmente en la fotosfera, la capa superficial del Sol y visible a simple vista mediante grandes telescopios. Medir la velocidad del movimiento vertical es relativamente fácil gracias al efecto Doppler, que produce un desplazamiento de las líneas de su espectro proporcional a la velocidad. En cambio, medir cómo se mueve el plasma de forma paralela a la superficie es mucho más complicado porque en este caso el efecto Doppler no opera. Sin embargo, gracias a técnicas de inteligencia artificial, un equipo científico del IAC ha desarrollado un método –una red neuronal- capaz de medir ese movimiento horizontal automáticamente. Los resultados del estudio se han publicado recientemente en Astronomy & Astrophysics.

En Física Solar, se suelen medir estas velocidades tomando varias imágenes de la superficie del Sol y se compara cómo se mueven los gránulos de una imagen a la anterior. Es una forma bastante intuitiva y habitual de medir velocidades en la vida diaria. Por ejemplo, cuando queremos cruzar una calle, estimamos la velocidad a la que circula un coche para saber si podemos hacerlo comparando su posición en unos pocos segundos. El problema de aplicar este método en la superficie solar es que produce estimaciones poco detalladas y solo permite detectar movimientos de estructuras mayores de 1000 km y que se muevan durante un periodo largo de tiempo.

Para hacer un cálculo más preciso de las velocidades horizontales en la fotosfera, varios investigadores del Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) han desarrollado un método basado en el “aprendizaje profundo” (deep learning en inglés). Este conjunto de técnicas de inteligencia artificial se han utilizado para asuntos tan dispares como desarrollar una inteligencia artificial que juegue al conocido juego de mesa Go (AlphaGo), la conducción automática de coches o el diagnóstico de enfermedades. Ahora, por primera vez, se han aplicado estas técnicas en el Sol, y el equipo científico ha entrenado una red neuronal, “DeepVel”, capaz de calcular la velocidad en cada pixel de la imagen y para cada instante de tiempo a partir de dos fotos consecutivas. “La mejora con respecto a los métodos anteriores es tan grande –explica Andrés Asensio Ramos, investigador del IAC y primer autor del proyecto- que creemos que el aprendizaje profundo nos permitirá extraer mucha más información de las observaciones en diferentes campos de la Física Solar”.

Deep learning o aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una de las de técnicas de aprendizaje automático que permite a los ordenadores aprender a resolver problemas por sí mismos. Consiste en desarrollar e implementar algoritmos matemáticos formados por piezas relativamente simples pero muy interconectadas que sirven como base para generalizar comportamientos. Los sistemas de aprendizaje profundo más usados son las redes neuronales profundas, que intentan imitar el comportamiento del cerebro humano y su gran conectividad. Cuando se introducen datos, estos algoritmos los tratan en múltiples capas (en forma de cascada) y se van adaptando hasta ser capaces de reconocer patrones en los datos de entrenamiento. A partir de ese momento, pueden aprender automáticamente a resolver problemas nuevos.

“DeepVel” es capaz de detectar en la atmósfera solar vórtices muy pequeños, de tan solo unos centenares de kilómetros de diámetro, y que pueden durar menos de un minuto. “Parecen estar relacionados con acumulaciones de campos magnéticos que aparecen en las zonas menos magnetizadas del Sol, es decir, en calma”, apunta Iker S. Requerey, científico del IAC durante el desarrollo de este trabajo y otro de los autores del mismo. Desde hace unos años se sabe que la contribución del magnetismo en estas zonas es muy importante, incluso más de lo que se creía, lo que puede afectar al calentamiento de la corona solar, la capa más externa de su atmósfera. “Con DeepVel podremos estudiar los vórtices en el futuro, caracterizarlos y ver si están relacionados con la concentración de campos magnéticos en la fotosfera”, concluye Nikola Vitas, astrofísico del IAC que también ha participado en este estudio.

Referencia bibliográfica
“DeepVel: deep learning for the estimation of horizontal velocities at the solar surface”, por A. Asensio Ramos, I. S. Requerey y N. Vitas. A. Asensio Ramos, I. S. Requerey and N. Vitas, 2017, A&A, 604, A11.
Artículo online: https://doi.org/10.1051/0004-6361/201730783

¿Es igual la fotosíntesis de las plantas en penumbra que a pleno sol?

Ésta es una pregunta típica de ciencia básica. Si no se tienen conocimientos básicos acerca de la fotosíntesis es imposible llegar a planteársela y todavía mucho más difícil es imaginarse cuál puede ser la vía para encontrar una respuesta. Científicos de varias instituciones en un trabajo coordinado durante años, han encontrado que la respuesta estaba en el transportador KEA3. Puede que este conocimiento algún día se transforme en una aplicación clínica o industrial pero para eso todavía falta mucho aunque ya tenemos la primera respuesta.

Investigadores del departamento de Bioquímica, Biología Celular y Molecular de plantas de la Estación Experimental del Zaidín, en Granada, centro de investigación en Ciencias Agrarias, perteneciente al Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), han identificado los sistemas de transporte de iones potasio (K+) presentes en los cloroplastos de las células vegetales, en concreto los sistemas de transporte de K+ (KEA1, 2 y 3) que intervienen en el desarrollo de los cloroplastos y eficiencia de la fotosíntesis.

El grupo de investigación de ‘Homeostasis iónica y transportadores de membrana’ de este departamento está encargado del estudio de los mecanismos de regulación de la homeostasis iónica en plantas, con el objetivo de desarrollar aproximaciones biotecnológicas de mejora de la tolerancia a sal y la eficiencia de la nutrición mineral.

Mesofito de Arabidopsis

Para ello este grupo de científicos analiza la función y regulación de los sistemas de transporte de iones sodio (Na+), iones potasio (K+) y protones (H+) en sistemas modelo (levadura, Arabidopsis) y en plantas de interés agronómico, como el tomate, tanto in vivo utilizando técnicas de transformación genética para ver qué ocurre en la planta cuando estos transportadores de membrana están sobrexpresados o silenciados, como in vitro mediante purificación y reconstitución de estos transportadores en membranas artificiales o liposomas.

TRANSPORTADORES KEA

Estos transportadores de iones se encuentran en unos orgánulos denominados cloroplastos que se localizan en el interior de las células vegetales en las plantas. El grupo de investigación de la EEZ-CSIC, junto a otros equipos en Estados Unidos y Alemania, ha participado en el estudio para caracterizar más detalladamente el transportador KEA3 que se ubica en la membrana de los tilacoides, unas estructuras del interior del cloroplasto que intervienen en el proceso de la fotosíntesis. “KEA3 se encarga de regular el pH del interior del tilacoide, en definitiva este transportador de membrana regula la eficiencia de la fotosíntesis ante cambios de luminosidad lo que permite a la planta adaptarse a la intensidad de luz que recibe y poder seguir desarrollando su función vital de forma normal” explica Kees Venema, uno de los científicos de este grupo de investigación de la EEZ-CSIC.

Los otros dos antiportadores de membrana KEA (1 y 2) se localizan en la envoltura del cloroplasto e intervienen en procesos de osmorregulación y desarrollo del cloroplasto.

Actualmente estos científicos están caracterizando la función de estos dos transportadores de membrana para determinar cómo funciona la osmorregulación en el cloroplasto.

 

Miden por primera vez la parte menos caliente de una estrella distinta al Sol

Un equipo internacional, con participación de la Universidad Autónoma de Madrid, ha descrito la ‘región de mínima temperatura’ de Alfa Centauri A, una estrella a poco más de 4 años luz de la Tierra. La medida es fundamental para el conocimiento de las atmósferas estelares y representa la primera que se hace a una estrella distinta al Sol.

Observaciones del sistema estelar Alfa Centauri, realizadas con el telescopio espacial Herschel y el telescopio APEX, han permitido a un consorcio internacional de científicos caracterizar por primera vez la ‘región del mínimo de temperatura’ en una estrella distinta a la nuestra.

Miden-por-primera-vez-la-parte-menos-caliente-de-una-estrella-distinta-al-Sol_image365_La región del mínimo de temperatura en una estrella posee un interés fundamental para el conocimiento de la  física básica de las atmosferas estelares, según explica Carlos Eiroa, profesor del Departamento de Física Teórica de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y uno de los científicos firmantes del estudio.

“Las atmósferas estelares están caracterizadas por una temperatura media, si bien de manera estricta presentan un gradiente de temperaturas. Inicialmente, la temperatura disminuye a través de la región atmosférica llamada ‘fotosfera’, hasta alcanzar un valor mínimo. Posteriormente la temperatura empieza de nuevo a aumentar. Esta inversión de la temperatura sólo puede ser observada directamente en el infrarrojo lejano”, añade el investigador.

Alfa Centauri es el sistema estelar más cercano a la Tierra. Está a unos 4,3 años luz de distancia y lo componen tres estrellas. La más brillante, Alfa Centauri A, es algo más luminosa, grande y vieja que el Sol. Fue en ella donde los científicos lograron caracterizar la región del mínimo de temperatura.

Respecto a los instrumentos que ha hecho posible la medición, uno es el telescopio espacial Herschel de la Agencia Espacial Europea (ESA), capaz de captar el infrarrojo lejano. Otro es el telescopio APEX, uno de los instrumentos que tiene el Observatorio Europeo Austral (ESO) en Chile y que opera a longitudes de onda milimétricas y submilimétricas.

Los resultados fueron publicados en la sección Letters de la revista Astronomy and  Astrophysics por el consorcio DUst around NEarby Stars (DUNES), un equipo internacional de aproximadamente 50 científicos liderado por Carlos Eiroa. Su objetivol es encontrar y caracterizar discos ‘exozodiacales’ (similares al cinturón de Kuiper) en sistemas planetarios distintos al nuestro.

En Alfa Centauri B, la segunda estrella que compone el sistema estelar, se ha encontrado recientemente el exoplaneta más cercano a la Tierra conocido hasta ahora.