Aplicación de Redes Neuronales a objetos astronómicos
La clasificación de diversos objetos astronómicos es fundamental, entre otros aspectos, para el estudio de la evolución estelar y la estructura galáctica. Este trabajo propone el uso de redes neuronales para la clasificación de cúmulos estelares a partir de sus diagramas de Hertzsprung-Russell (H-R). Mediante técnicas de Machine Learning, se entrenan modelos capaces de identificar y diferenciar cúmulos abiertos y globulares en función de sus propiedades fotométricas y espectroscópicas. La metodología empleada es una alternativa para la clasificación, ofreciendo otra herramienta para el análisis de datos astronómicos.
Keywords: Clasificación Machine Learning Astrofísica