El método de tránsito es un método efectivo para identificar planetas extrasolares, que se basa en la disminución poco profunda que provoca un planeta en el brillo aparente de su estrella anfitriona. Sin embargo, los eventos de tránsito están muy cerca del límite de la sensibilidad de detección de los telescopios y se necesitan al menos tres (3) eventos de tránsito producidos por el mismo planeta para confirmar el descubrimiento de éste, lo que hace que se requieran observaciones por tiempos prolongados de una estrella para detectar planetas extrasolares que puedan estar orbitandola, lo que resulta en grandes cantidades de datos que deben ser analizados. En este trabajo se desarrolló una nueva tuberia de software (pipeline) para la detección autónoma de rastros de tránsitos planetarios analizando características extraídas de curvas de luz estelares utilizando un clasificador de lógica difusa, evadiendo la tarea de buscar tránsitos en cada sección de las curvas de luz. Para el desarrollo de esta tuberia de software se implementó la metodologia llamada: Knowledge Discovery in Databases (KDD) la cual presenta una forma de extraer conocimiento de grandes conjuntos de datos.
1. INTRODUCCIÓN
La búsqueda de planetas que orbitan estrellas diferentes al Sol empezó con el descubrimiento delprimer sistema exoplanetario en 1992 por Wolszczan mientras estudiaba el pulsar PSR B1257+12, conel pasar del tiempo, el campo se fue ampliando, porlo que se realizaron misiones para el lanzamiento detelescópios espaciales dedicados a la busqueda de estos cuerpos celestes [1], una de las más importantesfue la misión Kepler, cuyo objetivo era determinarla frecuencia de planetas similares a la Tierra, obteniendo datos fotométricos de estrellas en busca dedisminuciones en su brillo que puedan indicar la presencia de un planeta, este método se conoce como«el método de tránsito» [2].
Al día de hoy (14 de enero de 2023), se ha confirmado el descubrimiento de 5,241 exoplanetas, delos cuales 3,914 (75.2 %) han sido descubiertos porel método de tránsito [3], lo que evidencia que estemétodo es el de mayor seguimiento y utilización porparte de la comunidad cientifica [4]. Existen una grancantidad de misiones dedicadas a la busqueda deexoplanetas utilizando este método (COROT, TESS,SuperWASP) [1], lo que provoca que el tamaño delas extensas bases de datos donde se almacenan curvas de luz estelares se incrementen progresivamente,provocando asimismo la necesidad crear nuevos sistemas automatizados para la detección efectiva deestos cuerpos que permitan con ello hacer el análisisautomático de una gran cantidad de datos.
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