Cómo encontramos a nuestras estrellas: explicamos de forma clara la metodología para seleccionar la muestra a partir de TESS Objects of Interest TOIs y cómo realizamos el cruzado con Gaia DR3 para obtener parámetros estelares fiables.

Primero aplicamos criterios de filtrado sobre los TOIs: calidad de la curva de luz, relación señal ruido SNR mínima, profundidad y duración de tránsito coherentes con exoplanetas, rejilla de periodos sin alias evidente y filtros de contaminación por estrellas vecinas. También descartamos candidatos con flags de calidad problemáticos en los paquetes de datos y aquellos con probabilidad alta de ser binarias eclipsantes según métricas de forma de tránsito y vetado espectroscópico cuando está disponible.

En paralelo ejecutamos un proceso de limpieza astrométrica cruzando las coordenadas de TESS con Gaia DR3. Para ello corregimos posiciones por movimiento propio a la época de observación, aplicamos un radio de búsqueda adaptativo en función de la posición y la densidad de campo, y usamos criterios de emparejamiento basados en separación angular y concordancia en movimiento propio y paralaje. Evaluamos indicadores Gaia como paralaje y su error para asegurar una distancia bien determinada, RUWE y astrometric_excess_noise para identificar soluciones astrométricas fiables, y filtros fotométricos y diagramas color magnitud para eliminar gigantes y enanas mal clasificadas.

La integración de ambos catálogos incluye manejo de duplicados, resolución de empates por probabilidad bayesiana y asignación de una puntuación de confianza por candidato. Todo este flujo puede automatizarse y escalarse con pipelines reproducibles que combinan procesamiento en lote, validación manual y algoritmos de clasificación. En Q2BSTUDIO diseñamos e implementamos pipelines a medida que incluyen desde la ingestión de datos hasta el producto final, aplicando buenas prácticas de software a medida y control de versiones para garantizar trazabilidad y repetibilidad.

Nuestras soluciones aprovechan técnicas de inteligencia artificial para mejorar la clasificación y el veto de falsos positivos, aplicando modelos supervisados y agentes IA que aprenden de ejemplos verificados. Si busca potenciar procesos similares en su empresa, ofrecemos soluciones de inteligencia artificial y desarrollo de modelos para análisis astronómico y más aplicaciones empresariales. Para entornos que requieren escalado y almacenamiento seguro de grandes volúmenes de datos astronómicos trabajamos con infraestructura cloud en AWS y Azure y diseño de arquitecturas robustas.

Además de la parte científica, Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida, con servicios de ciberseguridad y pentesting, servicios cloud aws y azure, inteligencia de negocio y Power BI. Ofrecemos IA para empresas, agentes IA, servicios de inteligencia de negocio y power bi para transformar datos en decisiones operativas. Si necesita automatizar el flujo de selección, crear visualizaciones interactivas con Power BI o asegurar la plataforma que procesa los datos, podemos aportar experiencia técnica y soluciones integrales.

En resumen, el proceso combina criterios observacionales y métricas astrométricas de Gaia DR3, coincidencia cuidadosa de posiciones y movimientos propios, filtrado estadístico y clasificación apoyada en inteligencia artificial. Q2BSTUDIO acompaña desde la concepción del pipeline hasta la puesta en producción, entregando software profesional, aplicaciones a medida, análisis con IA, ciberseguridad y servicios cloud para proyectos científicos y empresariales que manejan grandes volúmenes de datos.