Este artículo presenta un enfoque novedoso para predecir la formación de viveros estelares dentro de nubes moleculares mediante el uso de redes neuronales bayesianas para modelar la interacción compleja entre colapso gravitatorio, turbulencia y campos magnéticos. Las técnicas actuales tienen dificultades para pronosticar con precisión tasas y ubicaciones de formación estelar debido a la naturaleza estocástica del proceso; nuestra propuesta mejora la capacidad predictiva al cuantificar la incertidumbre del modelo e integrar datos observacionales con mayor rigor, abriendo la puerta a predicciones más precisas de poblaciones estelares futuras y aplicaciones en astrofísica, búsqueda de exoplanetas y simulaciones cosmológicas.

Introducción La fragmentación gravitatoria de nubes moleculares es un proceso central en la formación de estrellas pero sigue siendo parcialmente incomprendido. La competición entre gravedad, movimientos turbulentos y campos magnéticos genera resultados altamente no deterministas. Los modelos hidrodinámicos tradicionales son costosos y, en muchos casos, insuficientes para predecir con confianza dónde y cuándo nacerán estrellas. Proponemos una arquitectura basada en redes neuronales bayesianas que ofrece predicciones acompañadas de estimaciones de incertidumbre epistemica, requisito clave para tomar decisiones científicas robustas.

Generación de datos y diseño experimental La red se entrena con un conjunto sintético derivado de simulaciones hidrodinámicas públicas de colapso de nubes moleculares, enriquecidas mediante un proceso estocástico de refinamiento. Se inyecta turbulencia con métodos pseudoespectrales parametrizados por espectros de potencia y se modelan campos magnéticos mediante esquemas inspirados en dinamos tipo Parker-Hoyle con orientaciones y intensidades iniciales aleatorizadas. El conjunto final contiene miles de realizaciones que cubren variaciones en densidad, velocidad, temperatura y campo magnético con resolución espacial y temporal adecuada para capturar la dinámica relevante.

Arquitectura BNN y entrenamiento La red bayesiana propuesta consta de capas totalmente conectadas con funciones de activación ReLU y emplea inferencia variacional en aproximación de campo medio para estimar la distribución posterior sobre los pesos. Las entradas comprenden densidad, gradientes de velocidad, fluctuaciones térmicas y magnitudes del campo magnético; la salida es una distribución gaussiana en cada celda espacial que representa la densidad de tasa de formación estelar SFRD con su media y covarianza. El entrenamiento utiliza optimización estocástica con Adam y ajuste de hiperparámetros mediante optimización bayesiana sobre conjuntos de validación.

Cuantificación de incertidumbre La estimación de la matriz de covarianza en la salida de la BNN proporciona una medida directa de incertidumbre predictiva. Las regiones con incertidumbre alta señalan áreas con escasez de datos de entrenamiento o alta sensibilidad a condiciones iniciales, guiando observaciones futuras y priorizando recursos computacionales para refinar simulaciones locales.

Validación y pruebas Evaluamos el modelo con un 20 por ciento de los datos retenidos para validación, K fold cross validation con K igual a 5, y comparaciones frente a redes neuronales deterministas y ejecuciones directas del código FLASH con parámetros equivalentes. Además realizamos estudios de ablation para cuantificar la importancia relativa de las características de entrada, identificando gradientes de velocidad y fuerza del campo magnético como variables críticas para la predicción de SFRD.

Resultados La BNN mostró mejoras significativas en precisión frente a modelos deterministas, con reducciones de error medio cuadrático cercanas a 25 por ciento en el conjunto de validación y fidelidad superior en comparación con simulaciones directas de volumen equivalente. Más allá del incremento en precisión, la capacidad de señalar zonas de alta incertidumbre demostró ser esencial para interpretar resultados y planificar observaciones complementarias. Los estudios de ablation confirmaron la relevancia física de las entradas seleccionadas y la capacidad del modelo para capturar la formación de núcleos densos a distintas escalas.

Escalabilidad e implementación En el corto plazo proponemos portar la BNN a clústeres GPU para reducir los tiempos de inferencia y ofrecer una API en Python orientada a investigadores y observatorios, integrando además validación con datos reales procedentes de misiones como Herschel. A medio plazo la integración de estas predicciones en simulaciones cosmológicas permite anticipar la formación de galaxias y desarrollar sistemas de predicción en tiempo real para telescopios. A largo plazo la inclusión de procesos adicionales como transferencia radiativa y química, y la combinación híbrida de BNNs con simulaciones hidrodinámicas directas, permitirá mejorar la precisión y generar modelos operativos para campañas observacionales.

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Conclusión La adopción de redes neuronales bayesianas para mapear predictivamente viveros estelares representa un avance metodológico que combina rapidez, interpretabilidad y estimación de incertidumbre. Estas capacidades no solo potencian la investigación teórica en astrofísica, sino que habilitan aplicaciones prácticas y escalables cuando se integran con soluciones empresariales. Q2BSTUDIO está preparada para colaborar en proyectos que requieran desarrollo de software a medida, integración cloud y estrategias de inteligencia artificial aplicadas a la ciencia de datos, garantizando además ciberseguridad y servicios de inteligencia de negocio para maximizar el valor de la información.