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03:02:08Habla: Héctor Socas
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Pruebas y correcciones proyecto SETI

Ep538 Coffee Break Señal y Ruido en Directo

25 de diciembre de 2025
8 momentos
Con
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Héctor Socas explica la importancia de un tiempo de análisis relativamente corto en el proyecto SETI at Home para permitir pruebas y correcciones.

…temporales para ver si puedes detectar una señal por encima del ruido. Entonces, haciendo todo eso, son sensibles a señales que puedan tener una duración de entre milisegundos hasta 53 segundos. Ese es el marco de sensibilidad que tienen estos algoritmos. Y luego una vez que se hace eso, se detectan estas señales y se mandan al servidor que hay en Berkeley, que es el backend para que las analice y descarte las que son radiofrecuencia, o sea interferencia de radiofrecuencia. ¿Cómo se descarta? Pues lo que les he dicho, ¿no? Si aparecen en muchos haces, si es una señal que aparece en diferentes puntos del cielo, la misma señal con la misma deriva, porque todo eso, o sea, el algoritmo, o sea, el servidor ya, el backend, compara no solo el trocito que tú analizaste que es un minuto, sino ya los 14 años de datos. O sea, cada evento se compara con todos los demás registrados durante esos 14 años de datos para ver si es compatible, si puede ser parte de un multiplete, si están, para intentar conectarlos, ¿no? Y, o sea, es un trabajo luego brutal también el que hace luego el backend por detrás. Entonces, bueno, voy a ir terminando con todo esto porque tenía ahí un montón de detalles pero que no vienen al caso y vamos a resumir. Otra cosa interesante que hacen, esto sí, es que también introducen señales sintéticas; ellos lo llaman birdies, como pajaritos, esto es antes de Twitter, pero meten pajaritos que son señales falsas para ver si el backend es capaz de encontrarlas, y en base a eso hacen estadística de cuál es la sensibilidad para diferentes rangos, por ejemplo, ellos prueban con señales de diferente intensidad, diferentes derivas, y ven que el algoritmo es ciego a algunas señales, pero es más o menos sensible a otras y tal. Entonces, estos Verdi son interesantes para caracterizar tu rango de parámetros a los que eres sensible. Luego hay otro montón de detalles que no son tan relevantes, pero que tuvieron que trabajar mucho la optimización, el cómo crear la base de datos; pues trabajan con un, al final lo meten todo en un fichero CSV, que parece como muy de andar por casa, pero luego usan técnicas de jerarquía de la base de datos y tal, para luego procesarlo todo de forma eficiente. Al principio, el primer intento que hicieron, calcularon que el programa tardaría en Correr más de un año. Con lo cual, lo pararon, lo abortaron y dijeron: no, vamos a buscar otra forma de hacer esto. Y ahora, con la forma en la que lo tienen optimizado, tarda menos de un día en analizar los 14 años de datos. Con lo cual, pues está bien, porque bueno, tarda mucho, pero esto normalmente tienes que hacer muchas pruebas. No es algo que tú digas, bueno, lo pongo a correr un año y cuando vuelva escribo el paper. No, pues cuando vuelvas va a estar mal, vas a tener que hacer más pruebas. Por eso que sea un día está bien porque te da margen para probar algo, ver qué sale mal, así no, lo tienes que volver a correr de otra forma y tal. Y nada, pues eso es lo que quería contar, creo. De forma muy resumida, o sea, el spoiler es que, o sea, el spoiler no; el resumen es que, pues eso, se han quedado con 92, que van a reobservar. Que son, en principio, interesantes, pero les recuerdo que esos 92 están sacados de una inspección manual de los 1000 que quedaron más arriba en el ranking que hace el algoritmo y que de esos 1000 descartaron 800, pero se quedaron con 200. O sea que el 20% de los que encuentra los consideran interesantes para ir a observar, y que hay 20 millones de esas detecciones. Ellos simplemente han cogido las 1000 más interesantes. O sea que esto es literalmente lo de buscar una aguja en un pajar, o eso o…
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