El objetivo de este proyecto es desarrollar una aplicación que, utilizando técnicas de Machine Learning sobre los datos reales ofrecidos por el satélite espacial Kepler, con respecto a la intensidad de luz (flux) registrada durante más de 9 años, y proponer un modelo de red neuronal para detectar exoplanetas por el Método del Tránsito.
- Alumno UBU: Jesús María Herruzo Luque
- Tutor UBU: Carlos López Nozal
- Tutores HP: Manuel Hermán Capitán y Alejandro Viloria Lanero
La información del repositorio se encuentra estructurada en las siguientes carpetas:
app: web para testear el modelo final
- models: modelo final para usar en la web
- templates: plantillas html para la web
- uploads: carpeta para almacenar los ficheros de datos cargados en la web
- documentación: contiene la documentación del proyecto en formato latex así como en pdf
- src: ficheros fuente del proyecto
- datos: ficheros csv con los datos originales
- prototipos: notebooks con los prototipos realizados durante la experimentación
- img: imagenes de la evolución del score y el loss de cada modelo durante su entrenamiento
- saved_models: modelos guardados durante la experimentación
La aplicación puede encontrarse desplegada y lista para usarse en la siguiente dirección:
https://exoplanetia.herokuapp.com/
Clonar el repositorio:
git clone https://gitlab.com/HP-SCDS/Observatorio/2019-2020/ubu-exoplanetia.git <directory>
Instalar los paquetes necesarios definidos en el fichero requirements.txt localizado en /src/app/:
pip install requirements.txt
Ejecutar el servidor flask:
flask run
Por defecto, el servidor corre en la dirección http://127.0.0.1:5000/. El proceso es muy simple, sólo hay que seleccionar el fichero csv que contiene los datos y pulsar el botón Cargar.
Una vez procesado, la aplicación nos redirige a la página de resultados, donde podemos ver el número de estrellas con exoplanetas detectadas, así como las gráficas de sus flujos de luz.
Copyright (c) 2020 Jesús María Herruzo Luque
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