Aplicación de Redes Neuronales a objetos astronómicos

I. García Prieto, R. Dale Valdivia, J. Martínez Gandía

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.

Palabras clave: Clasificación, Machine Learning, Astrofísica

Análisis de Datos I
10 de junio de 2025  11:30
Auditorio 2. Leandre Cristòfol

A. Mateos Caballero, A. Rafael Domínguez, A. Jiménez-Martín

I. Gutiérrez García-Pardo, D. Gómez, J. Castro, B. Bimber, J. Labarre

M. González Espinsoa, M. B. Pérez Sánchez, J. J. López Espín, A. Peñalver Benavent

C. GARCIA-YERENA, E. Delahoz-Domínguez, R. Zuluaga-Ortiz