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00:46:30Habla: Francis Villatoro
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Defectos identificados por algoritmo Beatriz

Ep534. Coffee Break: Señal y Ruido en Directo

27 de noviembre de 2025
10 momentos
Con
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Francis Villatoro explica cómo un algoritmo identifica diferencias sutiles entre las imágenes de estrellas y los artefactos en placas fotográficas antiguas, clasificando estos últimos como defectos.

…y cuánto de preciso es el seguimiento. Cuanto más grande, más pesado, más difícil es de que sea muy preciso el seguimiento. Entonces, bueno, a las estrellas les queda un poquito de ese alargamiento, ¿no? Mientras que estos puntos son totalmente redondos. Y, bueno, eso también es interesante. Y luego hay una parte en la que entrenan una red neuronal; utilizan Machine Learning para distinguir estrellas de defectos de placa y concluyen que todos los transitorios de Beatriz son clasificados por este clasificador como defectos de placa. Me gusta mucho porque realmente la forma en la que Lo han entrenado es un poco; tiene algo de lógica circular, es decir, ellos entrenan todo lo que no es como las estrellas: son defectos de placa, con lo cual evidentemente todo lo que no sean, no sé si me explico, que si hubiera ovnis de verdad te los reconocería el algoritmo como defectos de placa. O sea, el algoritmo está como diciendo: los PCFs asociados a estrellas y los PCFs asociados a ese tipo de manchitas, tipo artefacto, tienen ligeras diferencias que el algoritmo es capaz de identificar y diferenciar, y por eso los marca a todos como defectos. Exactamente, es justo eso. Entonces bueno, y luego lo que ha salido hace unos meses es una respuesta del grupo de Beatriz a esta crítica diciendo: Ellos también se dan cuenta que el clasificador de la red neuronal no tiene mucho sentido y el hecho de que sean más redondos que estrellas a ellos les gusta porque lo hacen más consistente con su idea de que son satélites y lo que ves es un reflejo puntual…
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