Usando técnicas de datos para entender el universo
Los científicos analizan mapas de hidrógeno para aprender sobre la formación de estrellas y galaxias.
Sambatra Andrianomena, Sultan Hassan
― 5 minilectura
Tabla de contenidos
¡Vamos a dar un paseo divertido por el universo para explorar cómo los científicos están usando algunos trucos de datos súper interesantes para aprender sobre nuestro cosmos! Imagina intentar descubrir cómo se forman las estrellas y las galaxias, no mirando por un telescopio, sino analizando mapas ingeniosos del gas hidrógeno repartido por todo el universo. Suena a ciencia ficción, ¿verdad? ¡Pero es ciencia real!
¿Cuál es el rollo con los mapas de HI?
El hidrógeno es el elemento más común en el universo, y le encanta estar en grandes nubes o grupos. Cuando los científicos recopilan información sobre estas nubes de hidrógeno usando ondas de radio, crean mapas de HI. Estos mapas son básicamente imágenes que muestran la distribución del hidrógeno en vastas regiones del espacio. Con estos mapas, los astrónomos juegan a ser detectives para entender cómo evolucionó nuestro universo.
Sin embargo, analizar estos mapas puede ser complicado. Diferentes métodos producen diferentes mapas, y a veces los mapas pueden verse bastante distintos entre sí. Así como cocinar una receta puede cambiar según los ingredientes o el chef, los mapas pueden mostrar diferentes detalles dependiendo del método de simulación utilizado.
¿Cuál es el gran desafío?
Ahora, aquí está el truco: cuando los científicos recogen datos reales del universo, a menudo no coinciden perfectamente con los datos de las simulaciones por computadora. Piensa en ello como intentar encajar una clavija cuadrada en un agujero redondo. Los datos del mundo real pueden ser un poco ruidosos y desordenados, mientras que las simulaciones pueden ser demasiado perfectas. Este desajuste es como entrar a una fiesta donde todos están disfrazados pero tú accidentalmente llevas puesto tu ropa normal. ¡Incómodo!
Para enfrentar este desajuste, los investigadores idearon algunas ideas inteligentes para hacer que las simulaciones sean más relacionadas con los datos de la vida real. Quieren entrenar modelos para extraer información de los mapas de HI, incluso si esos mapas son un poco diferentes de lo que han visto antes.
Adaptándose a lo inesperado
Una de las técnicas ingeniosas que están usando los científicos se llama adaptación de dominio. Imagina que tuvieras un superpoder que te permitiera cambiar de ropa al instante, para que pudieras encajar en cualquier fiesta. Eso es lo que hace la adaptación de dominio para los datos; ayuda a los modelos a ajustarse a diferentes “ropas” de datos.
Con la adaptación de dominio, los científicos toman un modelo que ha sido entrenado en un conjunto de mapas (llamémoslo los mapas “fuente”) y ven qué tan bien pueden usarlo en otro conjunto (los mapas “objetivo”) sin tener que volver a entrenar desde cero. Esto es como ir a una fiesta diferente sin perder el ritmo.
Herramientas del oficio
Para hacer que la magia suceda, los investigadores están usando dos técnicas principales: una es la Adaptación de Dominio Adversarial, y la otra es el Transporte Óptimo.
Adaptación de Dominio Adversarial
La adaptación de dominio adversarial es como el juego definitivo de escondidas. El modelo aprende a “engañar” a otro modelo (el discriminador) para que piense que ambas distribuciones de datos son iguales. Es como llevar un disfraz de superhéroe para mezclarse en una fiesta donde todos están disfrazados de villanos. ¡El modelo se vuelve cada vez mejor hasta que ambos lados se sienten como en casa!
Transporte Óptimo
Por otro lado, tenemos el transporte óptimo, que es un método un poco más elegante. Imagina intentar mover cajas de un lado de una habitación a otro de la manera más eficiente posible. En el mismo sentido, el transporte óptimo encuentra la mejor manera de cambiar puntos de datos de una distribución para que coincidan con otra. ¡Es como averiguar cómo reorganizar tus muebles para que todo encaje perfectamente!
¡Los resultados están aquí!
Después de usar estas técnicas, los científicos descubrieron que podían recuperar información cosmológica con resultados mucho mejores. Es como tomarse un selfie y darse cuenta de que, gracias a un ángulo ingenioso, ¡todos parecen estrellas de cine! Comenzaron su análisis con algunos datos de dos suites de simulación conocidas como IllustrisTNG y SIMBA.
Cuando compararon el rendimiento de sus modelos, se dieron cuenta de que incluso cuando usaron un pequeño número de instancias objetivo, los ajustes aún funcionaron bastante bien. Así que, ¡no todo es tan malo cuando no tienes muchos datos con los que trabajar!
El futuro se ve brillante
A medida que los investigadores miran hacia adelante, están emocionados por las próximas encuestas a gran escala de datos de HI. Con las habilidades y técnicas que han desarrollado, no solo pueden obtener información del universo, sino que también pueden adaptarse a los nuevos datos sin romperse la cabeza.
Esta prueba de concepto es como tener el pase backstage definitivo para el universo, listos para que los científicos sigan su viaje a través de las estrellas. El futuro de la cosmología se ve más brillante que nunca, y ¿quién sabe qué otros secretos guarda el universo? ¡Quizás incluso esté preparando un café cósmico para los científicos!
Conclusión
¡Así que ahí lo tienes! Al transformar nuestra comprensión de los mapas de HI y usar técnicas de datos ingeniosas, los científicos están en un camino emocionante para desentrañar los misterios del universo. ¿Y quién no querría saber más sobre las estrellas, los planetas y todo lo demás? Con cada nuevo mapa y método, nos acercamos un poco más a entender nuestro lugar en este vasto parque de atracciones cósmico.
Título: Towards cosmological inference on unlabeled out-of-distribution HI observational data
Resumen: We present an approach that can be utilized in order to account for the covariate shift between two datasets of the same observable with different distributions, so as to improve the generalizability of a neural network model trained on in-distribution samples (IDs) when inferring cosmology at the field level on out-of-distribution samples (OODs) of {\it unknown labels}. We make use of HI maps from the two simulation suites in CAMELS, IllustrisTNG and SIMBA. We consider two different techniques, namely adversarial approach and optimal transport, to adapt a target network whose initial weights are those of a source network pre-trained on a labeled dataset. Results show that after adaptation, salient features that are extracted by source and target encoders are well aligned in the embedding space, indicating that the target encoder has learned the representations of the target domain via the adversarial training and optimal transport. Furthermore, in all scenarios considered in our analyses, the target encoder, which does not have access to any labels ($\Omega_{\rm m}$) during adaptation phase, is able to retrieve the underlying $\Omega_{\rm m}$ from out-of-distribution maps to a great accuracy of $R^{2}$ score $\ge$ 0.9, comparable to the performance of the source encoder trained in a supervised learning setup. We further test the viability of the techniques when only a few out-of-distribution instances are available and find that the target encoder still reasonably recovers the matter density. Our approach is critical in extracting information from upcoming large scale surveys.
Autores: Sambatra Andrianomena, Sultan Hassan
Última actualización: 2024-11-15 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2411.10515
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.10515
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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