Componente · Datos + Cosmos

Leyendo imágenes espaciales con datos.

No miramos las galaxias: las leemos. Cada pixel de una imagen astronómica es un número, y los números cuentan historias de hidrógeno, polvo, temperatura y distancia. Aquí enseñamos a escuchar esas historias con código.

¿Qué pasa en este componente?

Trabajamos con archivos FITS — el formato estándar de los telescopios profesionales — y los procesamos con Python en vivo. Los participantes aprenden a abrir, calibrar y colorear una imagen real de algún objeto del cielo profundo: una nebulosa, una galaxia espiral, un cúmulo estelar.

No es Photoshop con estrellas. Es leer la información que envió la luz y traducirla a una imagen que tu ojo pueda interpretar.

“La belleza de una imagen astronómica no es estética: es información traducida.”

Lo que vas a tocar

  • Archivos FITS reales de telescopios públicos (Hubble, JWST, observatorios mexicanos).
  • Python con astropy, numpy y matplotlib.
  • Procesos de calibración: dark, flat, bias, alineación.
  • Composición de imágenes en falso color (canales L, R, G, B con filtros narrowband).

Para quién es

Cualquier persona desde los 10 años con curiosidad por la programación o por el cielo. No necesitas saber Python: te llevamos de la mano. Si ya sabes, también es para ti — los datos son los mismos que usan los astrónomos profesionales.

Qué te llevas

  • Una imagen astronómica procesada por ti, lista para imprimir.
  • El script que la generó, comentado y reutilizable.
  • Una idea más clara de cómo se construye el conocimiento del universo.

¿Quieres venir a este componente?

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