Modelado jerárquico bayesiano y redes neuronales para la datación estelar: Un marco multimétodo autoconsistente.

Á. Berihuete Macías, L. González Ramírez, J. Olivares Romero, L. M. Sarro Baro, D. Barrado Navascués

La determinación de edades estelares precisas es un reto fundamental en el campo de la Astrofísica debido, entre otras dificultades, a las incertidumbres sistemáticas asociadas a los diferentes métodos de datación. Este trabajo presenta un marco estadístico basado en el paradigma bayesiano, diseñado para unificar métodos tradicionales de datación como el ajuste de isócronas o el límite de agotamiento de litio.

Nuestro equipo ha creado software de código abierto, implementando modelos jerárquicos bayesianos, que permiten propagar las incertidumbres asociadas a las observaciones hacia los parámetros locales (tales como la masa o temperatura de una estrella) y los parámetros globales (edad de la asociación estelar). La validación con conjuntos de datos sintéticos y su aplicación a cúmulos estelares como las Pléyades, demuestran que este enfoque proporciona una estructura estadística robusta para establecer una escala de edades autoconsistente en poblaciones estelares jóvenes.

Keywords: Inferencia bayesiana, modelos multinivel, datación estelar

GT Inferencia Bayesiana
September 5, 2026  4:00 PM
Aula 20

C. Ausin, A. Sarhadi, M. P. Wiper

M. Rodríguez Rosa, M. Anciones Polo

G. García-Donato, R. Paulo

C. García Meixide, D. Ríos Insua