En este trabajo se presenta una metodología para de detectar estrellas variables en estampillas de 21 x 21 píxels provenientes de imágenes astronómicas a partir de un pipeline de procesamiento de imágenes para el telescopio ...

There has been an increasing interest in the study of Gaussian Processes in the machine learning literature, both for the increase in computational power in the recent years and also the development of new algorithms that ...

Entre los desafíos mas importantes para la cosmología actual se encuentran la expansión y composición del universo. Una de las herramientas mas útiles para la investigación en estos campos son las supernovas de tipo Ia, ...

El broker astronómico ALeRCE usa un clasificador con machine learning que usa la varia- bilidad de la magnitud de las fuentes astronómicas, en forma de curvas de luz, para clasificar estas fuentes en un conjunto de clases ...

El análisis de series de tiempo es de gran importancia ya que la gran mayoría de los datos que se miden cada día son función del tiempo. Su estudio está motivado tanto por el deseo de entender la naturaleza del sistema que ...