Clasificación de objetos evolucionados en bases de datos de Gaia, utilizando técnicas de IA

Abstract

En esta tesis genera una herramienta que permite identificar de forma automatizada estos objetos (SS y NPs) en las bases de datos de la misión espacial GAIA, que cuenta con Fotometría de billones de objetos. Es aquí donde se encuentra un campo de oportunidad para algoritmos de clasificación de machine learning, que a través de diferentes técnicas, se puede realizar una búsqueda de patrones en grandes bases de datos. Después de seleccionar algoritmos de clasificación más utilizados con grandes bases de datos, se selecciona el que tiene mayor eficiencia (En éste caso, se seleccionó el algoritmo Random Forest1) y a través de probar los modelos generados con diferentes subconjutos de la base de datos, se llega al modelo con mejor exactitud en la clasificación de los objetos de estudio.