Clasificación automatizada de sistemas binarios eclipsantes detectados en el relevamiento VVV - Daza, I. (2021)
Con el advenimiento de grandes relevamientos sin precedentes realizados en el cielo, la ciencia moderna está siendo testigo del amanecer de la Astronomía de las grandes bases de datos, en la cual el manejo y el descubrimiento automático resultan esenciales e indispensables. En este contexto, las tareas de clasificación se encuentran entre las capacidades más requeridas que debe poseer una tubería de reducción de datos para compilar conjuntos de datos confiables, de manera que su procesamiento pueda lograrse con una eficiencia imposible de alcanzar mediante un tratamiento detallado y la intervención humana. El relevamiento VVV (VISTA variables in the Vía Láctea), en la parte meridional del disco Galáctico, incluye datos fotométricos de varias épocas necesarios para el posible descubrimiento de estrellas variables, incluidos los sistemas binarios eclipsantes (SBE). En este estudio, utilizamos un catálogo recientemente publicado de un centenar de SBE de la región d040 del VVV, clasificados de acuerdo a modelos teóricos como sistemas de contacto, separados o semi-separados. Describimos el método implementado para obtener dos modelos de aprendizaje automático, capaces de clasificar los SBE usando información extraída de las curvas de luz de los candidatos a objetos variables en el espacio de fase. Discutimos también la eficiencia de los modelos, la importancia relativa de sus características y las perspectivas futuras para la construcción de una extensa base de datos de SBE en el relevamiento VVV.