[en] This Thesis has been developed in the context of the Gaia mission, the cornerstone of the European Space Agency (ESA), which is conducting a survey of a billion stars in the Milky Way to generate the largest known star catalog up to date. Such a catalog becomes a great challenge to the scientific community in computational astrophysics. It lS estimated that the total data archive will surpass 1 Petabyte and, in order to analyze such a huge amount of data, the Data Processing and Analysis Consortium (DPAC) has been organized, formed by more than four hundred scientists and engineers. The members of the research group in which I developed this Thesis, is part of DPAC. Our work is mainly based on the application of Artificial Intelligence techniques on the data gathered by Gaia. We also develop tools for the scientific community in order to perform their own analysis using these techniques. The main goals of this Thesis are the following: • Estímate, by means of supervised learning techniques, the main astrophysical parameters of the stars observed by the RVS instrument of Gaia with enough signal to noise ratio: effective temperature1 logarithm of surface gravity, iron abundances relative to hydrogen or metallicity, and abundances of ex - elements relative to iron. We will demonstrate the effectiveness of this technique applied to the Gaia data. • Provide the scientific community with a useful tool for analyzing homogeneous datasets by applying an unsupervised learning technique. Due to the enormous amounts of data that this tool must handle, the optimization of the algorithm used ls an essential factor. This work will detail the techniques used that allow this tool to process millions of data, minimizing the time consumption. • Develop a tool that facilitates the analysis of the results obtained by the classification technique on millions of stellar objects. In that way this tool should be able to present the results through different visualizations, allowing to explore their characteristics. An optimized data treatment is indispensable because this tool is developed in a Big Data environment. It will be verified how this tool is very useful to analyze data and we also detail the strategies used to visualize sets of millions of astronomical objects in an agile and fluid way. In all cases, the large amount of data to be processed make the application of distributed processing techniques mandatory in order to avoid excessive resource consumption: execution time and memory usage, which may prevent a satisfactory execution of the proposed methods. Processing all this information in the framework of the Gaia project requires an important computing capacity, so we develop different optimizations using distributed computing techniques, such as Apache Spark, and through graphic processing methods, such as CUDA. Another important aspect is that the resulting software must be integrated into the existing execution chains in DPAC and deployed in the associated data processing center (DPC), which requires a process to adapt ,the original software for the destination platform. Finally, we will demonstrate the usefulness of the unsupervised learning technique in other disciplines. It will be seen how this technique can improve the intrusion detection in network communications traffic ar in the generatian of user profiles to imprave social netwark marketing.

[es] El trabajo realizado en esta tesis se enmarca dentro del proyecto Gaia, de la Agencia Espacial Europea (ESA), que tiene por objetivo procesar los datos sobre posiciones y brillos pertenecientes a más de mil millones de estrellas para generar el catálogo estelar más grande conocido hasta la actualidad, lo que lo convierte en un gran reto para toda la comunidad científica. Para realizar el procesado y análisis de los datos de Gaia se ha creado un consorcio internacional, denominado Data Processing and Analysis Consortium (DPAC), destinado a diseñar e implementar los mecanismos que permitan explotar la ingente cantidad de información que se obtendrá, del orden de un Petabyte. Está formado por más de 400 científicos e ingenieros entre los que nos incluimos los miembros del grupo de investigación en el que desarrollo esta tesis. Nuestro trabajo se basa principalmente en la aplicación de técnicas de la Inteligencia Artificial sobre los datos proporcionados por Gaia así como en la elaboración de herramientas que permitan a la comunidad científica utilizar esas técnicas para analizar la información astrofísica que contiene el catálogo. Concretamente los objetivos que se pretenden con este trabajo son los siguientes: • Aplicar técnicas de aprendizaje supervisado para la estimación de los principales parámetros atmosféricos para las estrellas en las que el instrumento RVS de Gaia medirá espectros con suficiente relación señal a ruido: temperatura efectiva, gravedad superficial logarítmica, abundancia de hierro respecto al hidrógeno o metalicidad y abundancia de elementos alfa respecto al hierro. Se demostrará la eficacia de la técnica utilizada aplicada a datos obtenidos por el satélite Gaia. • Proporcionar a la comunidad científica de una herramienta útil para la búsqueda y análisis de conjuntos de datos homogéneos mediante la aplicación de un algoritmo de aprendizaje no supervisado. Esta herramienta permite clasificar volúmenes gigantescos de datos, por lo que la optimización del algoritmo utilizado es un factor esencial. Se explicarán las técnicas utilizadas que permiten a esta herramienta procesar millones de datos en un tiempo reducido. • Desarrollar una herramienta que facilita el análisis de los resultados obtenidos por la técnica de clasificación sobre millones de objetos estelares, de tal forma que es capaz de mostrar de forma visual las diferentes agrupaciones de objetos estelares obtenidas por esta técnica, permitiendo explorar sus características. Dado que esta herramienta trabaja en un entorno Big Data el tratamiento de los datos adquiere un papel primordiaL Se comprobará cómo esta herramienta es de gran utilidad para el análisis de los datos y se explicarán las estrategias que se han seguido para poder visualizar conjuntos de millones de objetos astronómicos de forma ágil y fluida. En todos los casos, la gran cantidad de datos a tratar sugiere la necesidad de aplicar técnicas de procesamiento distribuido para evitar un consumo de recursos excesivo: tiempo de ejecución y uso de memoria, que puede llegar a impedir una ejecución satisfactoria de los métodos propuestos. Procesar toda esta información en el marco del proyecto Gala requiere una capacidad de cómputo importante, por lo que para reducir estos tiempos se realizan optimizaciones mediante técnicas de computación distribuida, como es Apache Spark, y mediante técnicas de procesado gráfico, como es CUDA. Otro aspecto importante es que el software resultante debe ser integrado dentro de las cadenas de ejecución existentes en DPAC y desplegado en los centros de procesado asociados, lo que requiere de un proceso de adaptación del software original para la plataforma de destino. Por último se demostrará la utilidad de la técnica de aprendizaje no supervisado en otras disciplinas donde se verá cómo es capaz de mejorar la detección de intrusiones en tráfico de redes de comunicaciones o en la generación de perfiles de usuarios para mejorar el marketing online.