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Distribuido bajo una [licencia BSD] liberal (https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt), NumPy es desarrollado y mantenido [públicamente en GitHub](https://github.com/numpy/numpy) por una vibrante, receptiva y diversa [comunidad](/es/community).
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Distribuido bajo una [licencia BSD] liberal (https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt), NumPy es desarrollado y mantenido [públicamente en GitHub](https://github.com/numpy/numpy) por una vibrante, receptiva y diversa [comunidad](/comunidad).
NumPy es un proyecto de código abierto cuyo objetivo es permitir la computación numérica en Python. Fue creado en el 2005, a partir de los primeros trabajos de las bibliotecas Numeric y Numarray. NumPy siempre será un software 100% de código abierto y de uso libre para todos. Fue liberado bajo los términos liberales de la [licencia BSD modificada](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt).
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NumPy es desarrollado de forma abierta en GitHub, mediante el consenso de las comunidades NumPy y Python científico en general. Para más información sobre nuestro enfoque de gobernanza, por favor consulta nuestro [Documento de Gobernanza](https://www.numpy.org/devdocs/dev/governance/index.html).
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NumPy es un proyecto de código abierto cuyo objetivo es permitir la computación numérica en Python. Fue creado en el 2005, a partir de los primeros trabajos de las bibliotecas Numeric y Numarray. NumPy siempre será un software 100% de código abierto y de uso libre para todos. It is released under the liberal terms of the [modified BSD license](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt).
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NumPy es desarrollado de forma abierta en GitHub, mediante el consenso de las comunidades NumPy y Python científico en general. For more information on our governance approach, please see our [Governance Document](https://www.numpy.org/devdocs/dev/governance/index.html).
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## Consejo Directivo
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@@ -15,29 +14,31 @@ El Consejo de Dirección de NumPy es el órgano de gobernanza del proyecto. Su p
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- Sebastian Berg
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- Ralf Gommers
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- Charles Harris
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- Stephan Hoyer
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- Inessa Pawson
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- Matti Picus
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- Stéfan van der Walt
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- Melissa Weber Mendonça
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- Marten van Kerkwijk
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- Eric Wieser
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Eméritos:
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- Alex Griffing (2015-2017)
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- Allan Haldane (2015-2021)
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-
- Marten van Kerkwijk (2017-2019)
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28
- Travis Oliphant (project founder, 2005-2012)
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29
- Nathaniel Smith (2012-2021)
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30
- Julian Taylor (2013-2021)
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31
- Jaime Fernández del Río (2014-2021)
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- Pauli Virtanen (2008-2021)
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+
- Eric Wieser (2017-2025)
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+
- Stephan Hoyer (2017-2025)
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Para contactar con el Consejo Directivo de NumPy, por favor envía un correo electrónico a [email protected].
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## Equipos
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La dirección del proyecto NumPy trabaja activamente para diversificar las vías de contribución al proyecto.<br> NumPy cuenta actualmente con los siguientes equipos:
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The NumPy project leadership is actively working on diversifying contribution pathways to the project.<br>
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NumPy currently has the following teams:
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- desarrollo
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- documentación
@@ -49,7 +50,7 @@ La dirección del proyecto NumPy trabaja activamente para diversificar las vías
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- optimización
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- financiación y subvenciones
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Visita la página de [Equipos](/teams)para más información.
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See the [Team](/teams)page for more info.
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## Subcomité NumFOCUS
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@@ -61,10 +62,8 @@ Visita la página de [Equipos](/teams) para más información.
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## Patrocinadores
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NumPy recibe financiación directa de las siguientes fuentes:
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{{< sponsors >}}
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## Socios institucionales
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Los socios institucionales son organizaciones que apoyan al proyecto empleando a personas que contribuyen a NumPy como parte de su trabajo. Entre los actuales socios institucionales se encuentran:
@@ -75,16 +74,15 @@ Los socios institucionales son organizaciones que apoyan al proyecto empleando a
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{{< partners >}}
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## Donar
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Si has encontrado NumPy útil en tu trabajo, investigación o empresa, por favor considera una donación al proyecto proporcional a tus recursos. ¡Cualquier cantidad ayuda! Todas las donaciones se utilizarán estrictamente para financiar el desarrollo del software de código abierto, la documentación y la comunidad de NumPy.
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NumPy es un proyecto patrocinado por NumFOCUS, una organización benéfica sin fines de lucro 501(c)(3) de Estados Unidos. NumFOCUS proporciona a NumPy apoyo fiscal, legal y administrativo para ayudar a garantizar el bienestar y la sostenibilidad del proyecto. Visita[numfocus.org](https://numfocus.org)para más información.
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NumPy es un proyecto patrocinado por NumFOCUS, una organización benéfica sin fines de lucro 501(c)(3) de Estados Unidos. NumFOCUS proporciona a NumPy apoyo fiscal, legal y administrativo para ayudar a garantizar el bienestar y la sostenibilidad del proyecto. Visit[numfocus.org](https://numfocus.org)for more information.
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Las donaciones a NumPy son gestionadas por[NumFOCUS](https://numfocus.org). Para los donantes de Estados Unidos, su donación es deducible de impuestos en la medida prevista por la ley. Al igual que con cualquier donación, debes consultar a tu asesor de impuestos sobre tu situación fiscal particular.
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Donations to NumPy are managed by[NumFOCUS](https://numfocus.org). Para los donantes de Estados Unidos, su donación es deducible de impuestos en la medida prevista por la ley. Al igual que con cualquier donación, debes consultar a tu asesor de impuestos sobre tu situación fiscal particular.
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El Consejo Directivo de NumPy tomará las decisiones sobre el mejor uso de los fondos recibidos. Las prioridades técnicas y de infraestructura están documentadas en la [Hoja de Ruta de NumPy](https://www.numpy.org/neps/index.html#roadmap).
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El Consejo Directivo de NumPy tomará las decisiones sobre el mejor uso de los fondos recibidos. Technical and infrastructure priorities are documented on the [NumPy Roadmap](https://www.numpy.org/neps/index.html#roadmap).
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@@ -3,19 +3,20 @@ title: Computación con Arreglos
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*La computación con arreglos es la base del cómputo estadístico, matemático y científico en varias aplicaciones contemporáneas de ciencia de datos y aplicaciones de analíticas, tales como la visualización de datos, el procesamiento digital de señales, el procesamiento de imágenes, la bioinformática, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, entre muchas otras.*
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_La computación con arreglos es la base del cómputo estadístico, matemático y científico en varias aplicaciones contemporáneas de ciencia de datos y aplicaciones de analíticas, tales como la visualización de datos, el procesamiento digital de señales, el procesamiento de imágenes, la bioinformática, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, entre muchas otras._
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La manipulación y transformación de datos a gran escala depende de una computación con arreglos eficiente y de alto rendimiento. El lenguaje de elección para la analítica de datos, el aprendizaje automático y el cómputo numérico productivo es **Python.**
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**Num**erical **Py**thon o NumPy es la biblioteca estándar de-facto del lenguaje de programación Python que soporta arreglos y matrices multidimensionales de gran tamaño, y viene con una amplia colección de funciones matemáticas de alto nivel para operar sobre estos arreglos.
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Tras el lanzamiento de NumPy en 2006, Pandas apareció en el panorama en 2008, y no fue hasta hace un par de años que aparecieron sucesivamente varias bibliotecas de computación con arreglos, poblando este escenario. Muchas de estas nuevas bibliotecas imitan las características y capacidades de NumPy, y contienen nuevos algoritmos y características orientadas a las aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
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Tras el lanzamiento de NumPy en 2006, Pandas apareció en el panorama en 2008, y no fue hasta hace un par de años que aparecieron sucesivamente varias bibliotecas de computación con arreglos, poblando este escenario.
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Muchas de estas nuevas bibliotecas imitan las características y capacidades de NumPy, y contienen nuevos algoritmos y características orientadas a las aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
title="Panorama de la Computación con Arreglos" />
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La **computación con arreglos** está basada en los **arreglos** como estructura de datos. *Los arreglos* son utilizados para organizar grandes cantidades de datos de manera que un conjunto de valores relacionados pueda ordenarse, buscarse, manipularse matemáticamente y transformarse con facilidad y rapidez.
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La **computación con arreglos** está basada en los **arreglos** como estructura de datos. _Los arreglos_ son utilizados para organizar grandes cantidades de datos de manera que un conjunto de valores relacionados pueda ordenarse, buscarse, manipularse matemáticamente y transformarse con facilidad y rapidez.
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La computación con arreglos es *única* ya que implica operar sobre todos los datos del arreglo *al mismo tiempo*. Esto significa que cualquier operación de arreglos se aplica a un conjunto completo de valores de una sola vez. Este enfoque vectorial proporciona velocidad y simplicidad, al permitir a los programadores codificar y operar sobre los datos agregados, sin tener que utilizar bucles de instrucciones escalares individuales.
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La computación con arreglos es _única_ ya que implica operar sobre todos los datos del arreglo _al mismo tiempo_. Esto significa que cualquier operación de arreglos se aplica a un conjunto completo de valores de una sola vez. Este enfoque vectorial proporciona velocidad y simplicidad, al permitir a los programadores codificar y operar sobre los datos agregados, sin tener que utilizar bucles de instrucciones escalares individuales.
by="{{< blockquote cite="https://www.youtube.com/watch?v=BIvezCVcsYs" by="Katie Bouman, _Profesora Asistente, Ciencias de la Computación & Matemáticas, Caltech_""
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Capturar imágenes del Agujero Negro M87 es como intentar ver algo que por definición es imposible de ver.
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## Un telescopio del tamaño de la Tierra
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El [ Telescopio Event Horizon (EHT) ](https://eventhorizontelescope.org), es un conjunto de ocho radiotelescopios terrestres que forman un telescopio computacional del tamaño de la Tierra, estudiando al universo con una sensibilidad y resolución sin precedente. El enorme telescopio virtual, que utiliza una técnica llamada Interferometría de línea de base muy larga (VLBI), tiene una resolución angular de [20 microsegundos de arco][resolution] — ¡suficiente para leer un periódico en Nueva York desde un café en la acera en París!
***Una nueva vista del universo:** El trabajo preliminar de la innovadora imagen de EHT se había establecido 100 años antes, cuando [Sir Arthur Eddington][eddington] dio el primer apoyo observacional a la teoría de la relatividad general de Einstein.
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-**Una nueva vista del universo:** El trabajo preliminar de la innovadora imagen de EHT se había establecido 100 años antes, cuando [Sir Arthur Eddington][eddington] dio el primer apoyo observacional a la teoría de la relatividad general de Einstein.
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***El agujero negro:** EHT se entrenó en un enorme agujero negro supermasivo aproximadamente a 55 millones de años luz de la Tierra, situado en el centro de la galaxia Messier 87 (M87) en el cúmulo de galaxias Virgo. Su masa es 6.5 mil millones de veces la del sol. Se había estudiado por [más de 100 años](https://www.jpl.nasa.gov/news/news.php?feature=7385), pero nunca antes se había observado un agujero negro.
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-**El agujero negro:** EHT se entrenó en un enorme agujero negro supermasivo aproximadamente a 55 millones de años luz de la Tierra, situado en el centro de la galaxia Messier 87 (M87) en el cúmulo de galaxias Virgo. Su masa es 6.5 mil millones de veces la del sol. Se había estudiado por [más de 100 años](https://www.jpl.nasa.gov/news/news.php?feature=7385), pero nunca antes se había observado un agujero negro.
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***Comparando las observaciones con la teoría:** A partir de la teoría general de la relatividad de Einstein, los científicos esperaban encontrar una región similar a una sombra causada por la flexión gravitacional y la captura de la luz. Los científicos pudieron utilizarla para medir la enorme masa del agujero negro.
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-**Comparando las observaciones con la teoría:** A partir de la teoría general de la relatividad de Einstein, los científicos esperaban encontrar una región similar a una sombra causada por la flexión gravitacional y la captura de la luz. Los científicos pudieron utilizarla para medir la enorme masa del agujero negro.
EHT plantea enormes desafíos de procesamiento de datos, incluyendo las rápidas fluctuaciones de fase atmosféricas, amplio ancho de banda de grabación, y telescopios que son ampliamente disímiles y geográficamente dispersos.
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-**Escala computacional**
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***Demasiada información**
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EHT plantea enormes desafíos de procesamiento de datos, incluyendo las rápidas fluctuaciones de fase atmosféricas, amplio ancho de banda de grabación, y telescopios que son ampliamente disímiles y geográficamente dispersos.
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Cada día, el EHT genera más de 350 terabytes de observaciones, almacenados en discos duros llenos de helio. Reducir el volumen y complejidad de estos datos es enormemente difícil.
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***Hacia lo desconocido**
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Cada día, el EHT genera más de 350 terabytes de observaciones, almacenados en discos duros llenos de helio. Reducir el volumen y complejidad de estos datos es enormemente difícil.
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Cuando el objetivo es ver algo nunca antes visto, ¿cómo pueden los científicos estar seguros de que la imagen es correcta?
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Cuando el objetivo es ver algo nunca antes visto, ¿cómo pueden los científicos estar seguros de que la imagen es correcta?
title = 'El rol de NumPy en la imagen del agujero negro'
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Por ejemplo, el paquete de Python [`eht-imaging`][ehtim] proporciona herramientas para simular y realizar reconstrucción de imágenes en datos VLBI. NumPy está en el núcleo del procesamiento de datos de matrices utilizados en este paquete, como se muestra a continuación en el gráfico parcial de dependencias de software.
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Por ejemplo, el paquete de Python [`eht-imaging`][ehtim] proporciona herramientas para simular y realizar reconstrucción de imágenes en datos VLBI.
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NumPy está en el núcleo del procesamiento de datos de matrices utilizados en este paquete, como se muestra a continuación en el gráfico parcial de dependencias de software.
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{{< figure >}}
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src = '/images/content_images/cs/ehtim_numpy.png'
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alt = 'mapa de dependencias de ehtim resaltando a numpy'
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title = 'Gráfico de dependencias de software del paquete ehtim resaltando a NumPy'
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Además de NumPy, muchos otros paquetes, como [SciPy](https://scipy.org) y [Pandas](https://pandas.pydata.org), son parte del flujo de procesamiento de datos para fotografiar el agujero negro. Los formatos estándar de archivos astronómicos y transformaciones de tiempo/coordenadas fueron manejados por [Astropy][astropy], mientras que [Matplotlib][mpl] fue utilizado en la visualización de datos a través del flujo de análisis, incluyendo la generación de la imagen final del agujero negro.
Además de NumPy, muchos otros paquetes, como [SciPy](https://scipy.org) y [Pandas](https://pandas.pydata.org), son parte del flujo de procesamiento de datos para fotografiar el agujero negro.
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Los formatos estándar de archivos astronómicos y transformaciones de tiempo/coordenadas fueron manejados por [Astropy][astropy], mientras que [Matplotlib][mpl] fue utilizado en la visualización de datos a través del flujo de análisis, incluyendo la generación de la imagen final del agujero negro.
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[astropy]: https://www.astropy.org/
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[mpl]: https://matplotlib.org/
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## Resumen
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El eficiente y adaptable arreglo n-dimensional que es la característica central de NumPy, permitió a los investigadores manipular grandes conjuntos de datos numéricos, proporcionando una base para la primera imagen de un agujero negro. Un momento histórico en la ciencia ofrece una impresionante evidencia visual de la teoría de Einstein. Este logro abarca no solo los avances tecnológicos sino también la colaboración internacional de más de 200 científicos y algunos de los mejores radio observatorios del mundo. Algoritmos innovadores y técnicas de procesamiento de datos, mejorando los modelos astronómicos existentes, ayudaron a desvelar un misterio del universo.
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