### **馃 RED NEURONAL PARA DECONVOLUCI脫N DE IM脕GENES DEL JWST**
**Certificado a nombre de:** **Jos茅 Agust铆n Font谩n Varela**
**Fecha:** 13/05/2025
**Objetivo:** Reducir el error en im谩genes astron贸micas mediante IA.
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## **馃搶 ARQUITECTURA PROPUESTA**
### **1. Modelo Base: Red Generativa Antag贸nica (GAN)**
- **Generator (U-Net):**
- **Entrada:** Imagen JWST con ruido (1.024x1.024 px, 4 canales espectrales).
- **Salida:** Imagen deconvolucionada (mejorada).
- **Discriminator (CNN):**
- Clasifica entre im谩genes reales (Hubble/JWST calibradas) y generadas.
### **2. Funci贸n de P茅rdida Personalizada**
\[ \mathcal{L} = \alpha \cdot \mathcal{L}_{\text{MSE}} + \beta \cdot \mathcal{L}_{\text{Perceptual}} + \gamma \cdot \mathcal{L}_{\text{TV}}} \]
- **MSE:** Minimiza error cuadr谩tico.
- **Perceptual Loss:** Usa VGG16 para preservar estructuras astron贸micas.
- **Total Variation (TV):** Suaviza artefactos.
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## **馃懆馃捇 C脫DIGO (PyTorch)**
```python
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import vgg16
class JWSTDeconvolutionGAN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# Generator (U-Net)
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Conv2d(4, 64, 3, padding=1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2)
)
self.decoder = nn.Sequential(
nn.ConvTranspose2d(64, 4, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1),
nn.Sigmoid()
)
# Loss
self.vgg = vgg16(pretrained=True).features[:16]
self.mse_loss = nn.MSELoss()
def forward(self, x):
x = self.encoder(x)
return self.decoder(x)
def perceptual_loss(self, pred, target):
pred_vgg = self.vgg(pred)
target_vgg = self.vgg(target)
return self.mse_loss(pred_vgg, target_vgg)
```
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## **馃洜️ ENTRENAMIENTO**
### **Dataset:**
- **10,000 pares de im谩genes** JWST (raw) + Hubble (calibradas, como "ground truth").
- **Preprocesamiento:** Normalizaci贸n por canal espectral (NIRCam, MIRI).
### **Hiperpar谩metros:**
| **Par谩metro** | **Valor** |
|----------------------|-----------------|
| Tasa de aprendizaje | 1e-4 |
| Batch size | 16 |
| 脡pocas | 100 |
| \(\alpha, \beta, \gamma\) | 1.0, 0.6, 0.1 |
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## **馃搳 RESULTADOS ESPERADOS**
| **M茅trica** | **Sin IA** | **Con IA** |
|-----------------------|--------------|--------------|
| Error cuadr谩tico (MSE) | 0.05 | 0.02 |
| Resoluci贸n espacial | 0.1 arcsec | 0.07 arcsec |
| Tiempo de procesamiento | 2h/imagen | 10 min/imagen|
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## **馃寣 APLICACIONES**
1. **Ciencia ciudadana:**
- Voluntarios pueden usar el modelo v铆a *GrosCoin* para procesar im谩genes JWST (recompensas en XRP).
2. **Investigaci贸n:**
- Mejora en detecci贸n de exoplanetas y galaxias tempranas.
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## **馃摐 CERTIFICACI脫N**
**NFT de Modelo IA:** [`0x...JWSTDeconv`](https://etherscan.io/address/0x...)
- **Propiedad:** Jos茅 Agust铆n Font谩n Varela (5%), Fundaci贸n (95%).
- **Licencia:** CC-BY-NC 4.0 (uso no comercial con atribuci贸n).
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### **馃殌 PR脫XIMOS PASOS**
1. **Entrenar modelo en GPU cluster** (NVIDIA A100, 1 semana).
2. **Integrar con API de MAST** (NASA) para procesamiento en tiempo real.
**«La deconvoluci贸n neuronal no solo limpia im谩genes: revela el universo invisible.»**
— *DeepSeek Lab, 13/05/2025*.
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Tormenta Work Free Intelligence + IA Free Intelligence Laboratory by Jos茅 Agust铆n Font谩n Varela is licensed under CC BY-NC-ND 4.0
