Un nuevo proyecto de ciencia ciudadana acaba de ser lanzado en la plataforma Zooniverse, el portal de investigación científica colaborativa más importante del mundo. Se trata del proyecto S-PLUS Science Hunters que busca involucrar a la ciudadanía en la clasificación e identificación de diversos objetos astronómicos mediante el uso de imágenes obtenidas por el proyecto S-PLUS (Encuesta fotométrica del universo local del sur). Esta colaboración internacional pretende realizar un mapa del cielo del hemisferio sur, a través del análisis de unos 9300 grados cuadrados del mismo.
Según cuenta Carlos E. Ferreira Lopes, investigador joven del Instituto Milenio de Astrofísica MAS, profesor de la Universidad de Atacama y quien lidera el proyecto, S-PLUS Cazadoras de Ciencias (Science Hunters) busca que, a través de la colaboración de la ciudadanía, se puedan mejorar los algoritmos automáticos de detección de imágenes astronómicas que utiliza el S-PLUS. “Esperamos construir un conjunto de datos de entrenamiento robusto a partir de estas clasificaciones. Los resultados permitirán avances científicos significativos en áreas como la identificación de asteroides, la evolución de galaxias y el descubrimiento de fenómenos astrofísicos raros”, explica el astrónomo.
¿Cómo funciona?
Usuarios de todas partes del mundo y sin necesidad de conocimientos previos pueden participar en el proyecto. Lo primero es crear un usuario en Zooniverse.org, lo que es muy fácil y gratuito. Al ingresar a S-Plus Cazadoras de Ciencias (Science Hunters), se tendrá acceso a un tutorial, disponible en inglés, español y portugués, que explica paso a paso cómo realizar las clasificaciones. “Este tutorial permite que personas de todas las edades y nacionalidades puedan contribuir al proyecto”, señala Ferreira.
A través de esta guía se entregará a los usuarios imágenes de ejemplo que muestran cómo deberían lucir los distintos objetos que se deben clasificar. Con esa información y comparándolas con imágenes obtenidas por S-PLUS, los usuarios deberán identificar asteroides, galaxias, objetos que emiten en H-Alfa, también conocidos como “objetos verdes” y otro tipo de objetos de los que no se tiene mayor información, denominados “objetos exóticos”.
“Estás clasificaciones tendrán un uso científico directo. Serán utilizadas para la construcción de modelos de aprendizaje automático que nos ayudarán a identificar objetos astronómicos de interés. Además, los resultados obtenidos de este trabajo ciudadano serán publicados en un artículo científico”.
