[ca] Els avenços recents en la disponibilitat de dades i la potència computacional han permès el desenvolupament de nous algorismes d'aprenentatge automàtic i tècniques d'anàlisi de dades que han obert noves vies per estudiar la població d'estrelles de neutrons galàctiques. Aquest treball de tesi representa els primers esforços per combinar estudis de síntesi poblacional de les estrelles de neutrons aïllades galàctiques amb tècniques d'aprenentatge profund amb l'objectiu d'entendre millor les propietats de naixement i l'evolució de les estrelles de neutrons. En particular, desenvolupem un marc de síntesi de població flexible per modelar l'evolució dinàmica i magneto-rotacional de les estrelles de neutrons, la seva emissió en ràdio i la seva detecció amb radiotelescopis. Primer estudiem la viabilitat d'utilitzar xarxes neuronals profundes per inferir les propietats dinàmiques en el naixement d'una població simulada d'estrelles de neutrons a partir de mapes de densitat que emmagatzemen la informació sobre la seva posició celeste i el seu moviment adequat. A continuació, explorem un enfocament d'inferència basat en simulacions per limitar els nostres models físics a partir de la població observada de púlsars de ràdio. Utilitzem un estimador de densitat neuronal per predir la distribució posterior dels paràmetres que descriuen les distribucions del camp magnètic de naixement i del període d'espín i la decadència del camp magnètic tardà a partir de mapes de densitat que contenen informació sobre el període de spin i la derivada del període de spin. Els nostres resultats per a les propietats magneto-rotacionals inicials coincideixen amb les troballes de treballs anteriors mentre limitem l'evolució tardana del camp magnètic a les estrelles de neutrons per primera vegada. A més del desenvolupament del marc de síntesi poblacional, aquesta tesi també estudia possibles escenaris per explicar la naturalesa desconcertant de les fonts de ràdio periòdiques descobertes recentment amb períodes molt llargs de l'ordre de milers de segons. En particular, assumint un origen d'estrella de neutrons, estudiem l'evolució del període de rotació d'una estrella de neutrons acabada de néixer que interactua amb un disc de reserva de supernova i trobem que la combinació de camps magnètics forts, semblants a magnetars i taxes d'acreció moderades poden conduir a grans períodes de rotació en escales temporals de deu milers d'anys. A més, realitzem estudis de síntesi poblacional per avaluar la possibilitat que aquestes fonts siguin estrelles de neutrons o nanes blanques magnètiques emetent de manera coherent a través de pèrdues dipolars magnètiques. Aquests descobriments han obert una nova perspectiva sobre la població d'estrelles de neutrons i han començat a qüestionar la nostra comprensió actual de com es produeix una emissió de ràdio coherent a les magnetosferes pulsars. En conjunt, aquest treball de tesi representa el primer pas cap al desenvolupament d'un marc de simulació capaç de modelar les diferents classes d'estrelles de neutrons en un escenari unificat i restringir les propietats de la població d'estrelles de neutrons en el seu conjunt a partir d'observacions de diverses longituds d'ona mitjançant l'aprenentatge automàtic.

[es] Los recientes avances en la disponibilidad de datos y el poder computacional han permitido el desarrollo de nuevos algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de análisis de datos que han abierto nuevas vías para estudiar la población de estrellas de neutrones galácticas. Este trabajo de tesis representa los primeros esfuerzos para combinar estudios de síntesis de poblaciones de estrellas de neutrones aisladas galácticas con técnicas de aprendizaje profundo con el objetivo de comprender mejor las propiedades y la evolución del nacimiento de las estrellas de neutrones. En particular, desarrollamos un marco flexible de síntesis de poblaciones para modelar la evolución dinámica y magnetorotacional de estrellas de neutrones, su emisión en radio y su detección con radiotelescopios. Primero estudiamos la viabilidad de utilizar redes neuronales profundas para inferir las propiedades dinámicas en el nacimiento de una población simulada de estrellas de neutrones a partir de mapas de densidad que almacenan información sobre su posición en el cielo y su movimiento adecuado. Luego exploramos un enfoque de inferencia basado en simulación para limitar nuestros modelos físicos a partir de la población de radiopúlsares observada. Empleamos un estimador de densidad neuronal para predecir la distribución posterior de los parámetros que describen las distribuciones del campo magnético de nacimiento y del período de espín y la decadencia tardía del campo magnético a partir de mapas de densidad que contienen información sobre el período de espín y la derivada del período de espín. Nuestros resultados para las propiedades magnetorrotacionales iniciales concuerdan con los hallazgos de trabajos anteriores, mientras que por primera vez limitamos la evolución tardía del campo magnético en las estrellas de neutrones. Además del desarrollo del marco de síntesis de población, esta tesis también estudia posibles escenarios para explicar la naturaleza desconcertante de fuentes de radio periódicas recientemente descubiertas con períodos muy largos del orden de miles de segundos. En particular, al asumir un origen de estrella de neutrones, estudiamos la evolución del período de espín de una estrella de neutrones recién nacida que interactúa con un disco de retroceso de supernova y descubrimos que la combinación de campos magnéticos fuertes, similares a los de un magnetar, y tasas de acreción moderadas pueden conducir a muy grandes períodos de giro en escalas de tiempo de diez mil años. Además, realizamos estudios de síntesis de poblaciones para evaluar la posibilidad de que estas fuentes sean estrellas de neutrones o enanas blancas magnéticas que emitan de forma coherente a través de pérdidas dipolares magnéticas. Estos descubrimientos han abierto una nueva perspectiva sobre la población de estrellas de neutrones y han comenzado a cuestionar nuestra comprensión actual de cómo se produce una emisión de radio coherente en las magnetosferas de púlsares. En general, este trabajo de tesis representa el primer paso hacia el desarrollo de un marco de simulación capaz de modelar las diferentes clases de estrellas de neutrones en un escenario unificado y limitar las propiedades de la población de estrellas de neutrones en su conjunto a partir de observaciones de múltiples longitudes de onda mediante el aprendizaje automático.