Escuela de Computación y Telecomunicaciones - PUCMM

Ismael Ricardo Ortega Almonte y Fernando José Espinal Rodríguez – Ingeniería Telemática, Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra (PUCMM)

Introducción

En Santiago de los Caballeros, en la Escuela de Ingeniería en Computación y Telecomunicaciones de la PUCMM, dos estudiantes de Ingeniería Telemática se propusieron construir algo que casi no existe en el país: un radiotelescopio que funcione de verdad. El proyecto se llama AURORA SDR. Lo hicieron Ismael Ricardo Ortega Almonte y Fernando José Espinal Rodríguez, con la profesora Arlene Estévez como asesora. La meta: captar, procesar y mostrar en tiempo real señales de radio que vienen del espacio, específicamente la línea de emisión del hidrógeno neutro a 1420 MHz [1].

En las universidades dominicanas casi no hay forma de trabajar con radiofrecuencia real conectada a algo astronómico. Los laboratorios se quedan en simulaciones o en equipos de frecuencias bajas, y ahí se acaba la cosa. Un radiotelescopio educativo comercial arranca en 19,450 dólares. Uno profesional pasa fácilmente de los 100,000 [2]. Con esos precios, y sin infraestructura dedicada en ninguna universidad del país, a los estudiantes no les queda otra que aprender la teoría sin tocar nunca el equipo real.

El equipo no empezó de cero, eso ayudó bastante. Ya tenían acceso a un transceptor bladeRF 2.0 micro xA9 y una Raspberry Pi 4 en los laboratorios de la PUCMM. A eso le agregaron una antena parabólica reciclada, de esas que las compañías de televisión satelital retiran cuando un cliente cancela el servicio, y un alimentador (feedhorn) que armaron a mano con una lata de acero galvanizado. Meses de pruebas y ajustes después, el sistema logró detectar la señal del hidrógeno galáctico de forma repetible, algo que hasta ese momento nadie había documentado con este nivel de detalle en un proyecto académico del país.

La línea de hidrógeno neutro no se escogió al azar. Ocurre cuando el electrón de un átomo de hidrógeno invierte su espín y suelta un fotón con una longitud de onda de 21 centímetros. El hidrógeno es el elemento más abundante del universo, así que esta señal funciona casi como un mapa: con ella se ha trazado la forma espiral de la Vía Láctea, se ha calculado su curva de rotación, y se ha encontrado evidencia sobre la materia oscura [3].

De eso trata este artículo: del problema que empujó a Ismael y Fernando a meterse en esto, de lo que ya se había hecho antes en otros países, de cómo fueron armando cada pieza del sistema, y de lo que encontraron al apuntar, finalmente, su antena artesanal hacia el centro de la Vía Láctea.

Problemática y estado del arte

Escuchar el espacio sin gastar una fortuna

Las señales que llegan del espacio son débiles, muy débiles. Y cualquier ciudad moderna está llena de ruido electromagnético que las tapa. El campus de la PUCMM no es la excepción: ahí conviven señales de telefonía celular, redes Wi-Fi y transmisiones de FM que caen cerca de la frecuencia astronómica que interesa. Sin algo que filtre ese ruido, un estudiante dominicano no tiene forma real de observar el cosmos [4].

Para tener una idea del tamaño del problema: la señal de hidrógeno que Aurora buscaba llega a la Tierra con apenas -145 dBm, miles de veces más débil que cualquier señal de comunicación normal. Cualquier ruido cercano, sea térmico, industrial o de otra transmisión de radiofrecuencia, la puede sepultar si no se filtra bien [1]. En un campus rodeado de antenas celulares, routers Wi-Fi y transmisores de FM, eso pesa más que en un observatorio profesional, que de entrada se construye lejos de cualquier ciudad.

Un ingeniero de telecomunicaciones puede pasar la carrera entera estudiando cómo se propaga una onda de radio, cómo se diseña un amplificador de bajo ruido o cómo funciona la transformada rápida de Fourier. Y graduarse sin haber capturado jamás una señal que venga de fuera de la atmósfera terrestre [5]. Ese es el hueco que Aurora quiso llenar.

La respuesta del equipo fue construir un radiotelescopio barato y fácil de operar. Uno que capturara señales astronómicas reales, las procesara para sacar su contenido espectral, y mostrara los resultados en una página web accesible desde cualquier dispositivo conectado a la red de la universidad. La meta no era solo probar que se podía hacer una vez. Era dejar un instrumento instalado, funcionando, para las próximas generaciones de estudiantes.

Lo que otros ya habían intentado

El equipo no partió en un vacío total de conocimiento previo. A nivel internacional existen varios antecedentes de radiotelescopios de bajo costo basados en Radio Definida por Software (SDR) que sirvieron como referencia directa. Phelps (2024) documentó la construcción de un radiotelescopio para la línea de hidrógeno usando un dongle RTL-SDR, de apenas unos 20 dólares, junto a una antena parabólica económica, y logró detectar la emisión galáctica con un presupuesto total inferior a 300 USD [6]. Es un antecedente valioso, pero limitado: el conversor analógico-digital de 8 bits del RTL-SDR reduce considerablemente el rango dinámico del sistema, lo que dificulta distinguir señales débiles cuando hay interferencias fuertes cerca.

Otros proyectos apuntaron a mayor escala y precisión. Almutairi et al. (2025) presentaron el diseño optimizado de un radiotelescopio de 5 metros de diámetro, que también trabaja en la banda de 1.4 GHz, con especial atención a la relación ganancia-temperatura del sistema (G/T), una métrica que determina qué tan bien un receptor distingue la señal deseada del ruido térmico propio [7]. De Silva et al. (2024), por su parte, implementaron una arquitectura SDR más avanzada, con calibración espectral y corrección Doppler realizada completamente en software, lo que eliminó la necesidad de osciladores locales analógicos costosos [8].

También existen iniciativas centradas en la simplicidad educativa más que en la precisión radiométrica. El Canadian Centre for Experimental Radio Astronomy (CCERA) propone diseños específicos para la banda de 21 centímetros que reutilizan platos satelitales de televisión ya dados de baja, un enfoque que resultó directamente inspirador para Aurora [2]. Y Campbell-Wilson et al. (2025) construyeron un radiotelescopio de 2.4 metros que también reutiliza un plato satelital, y lograron incluso detectar púlsares con un desembolso inferior a 200 USD [9].

Vale la pena recordar, además, que la radioastronomía como disciplina nació prácticamente por accidente: en 1931, el ingeniero Karl Jansky detectó por primera vez radiación de origen cósmico mientras investigaba interferencias en comunicaciones de radio para los Laboratorios Bell, y descubrió, sin buscarlo, que el centro de la Vía Láctea emitía en frecuencias de radio [10]. Casi un siglo después, la posibilidad de repetir observaciones de ese tipo, aunque a una escala infinitamente más modesta, ya no depende de instalaciones estatales multimillonarias, sino de una combinación accesible de hardware SDR, procesamiento digital y software libre. Ese es, más o menos, el terreno donde se mueve el proyecto Aurora.

Lo que el equipo de Aurora notó al revisar estos antecedentes es que, aunque casi todos lograban la detección básica de la señal, ninguno integraba una arquitectura de transmisión telemática en tiempo real. La mayoría opera en modo de «grabación local», donde los datos se guardan en un archivo y se analizan después, sin visualización remota ni acceso simultáneo de múltiples usuarios. Aurora buscó cerrar esa brecha al incorporar protocolos como ZeroMQ y WebSocket para desacoplar la adquisición de la visualización, lo que permite que varios estudiantes puedan observar el mismo espectro en tiempo real desde sus propios dispositivos, algo poco común en implementaciones de bajo costo [11]. Esa combinación de hardware reciclado, procesamiento digital adaptativo para entornos urbanos con alta interferencia, y una capa de conectividad tipo Internet de las Cosas, es lo que el equipo identifica como el aporte diferencial de su proyecto frente a la literatura existente.

Objetivos completados

El equipo desarrolló un dispositivo de captación radioastronómica basado en tecnología SDR

El objetivo era capturar, procesar digitalmente y visualizar en tiempo casi real señales astronómicas reales en la banda de 1420 MHz. Con eso se buscaba resolver la falta de plataformas prácticas de radiofrecuencia en la formación universitaria dominicana. Ese objetivo general se dividió en seis objetivos específicos, cada uno pensado como una meta concreta y medible por sí sola: Implementar una cadena de adquisición RF estable en la banda de interés. Desarrollar el procesamiento digital de señales mediante FFT. Diseñar un sistema de transmisión de datos en tiempo casi real hacia un servidor. Construir una interfaz gráfica web accesible de forma remota. Integrar almacenamiento y generación de reportes automáticos. Y validar todo el sistema con pruebas experimentales que midieran su estabilidad y la calidad de los datos en un entorno urbano con alta interferencia radioeléctrica.

Metodología

De una lata de salsa a un radiotelescopio

La arquitectura de Aurora tiene cuatro etapas, y entre todas se encargan de que la señal llegue intacta desde su origen cósmico hasta la pantalla. La primera es la captación. Ahí es donde el proyecto se ve más artesanal: en vez de comprar un alimentador de antena (feedhorn) comercial, el equipo construyó el suyo con una lata de acero galvanizado, sin pintura por dentro. Las dimensiones no salieron al azar. El cilindro se cortó con un diámetro interior de 15 centímetros, lo que sitúa la frecuencia de corte del modo de propagación fundamental cerca de 1.84 GHz, y una longitud total de 18 centímetros, dentro del rango que se recomienda para que las ondas se estabilicen antes de llegar al punto de captura. Dentro del cilindro, a 5.2 centímetros del fondo cerrado (una distancia que corresponde a un cuarto de la longitud de onda guiada), soldaron una sonda de cobre sólido que convierte la onda electromagnética capturada en una señal eléctrica utilizable.

Ese feedhorn artesanal se acopló al punto focal de una antena parabólica comercial reutilizada, del tipo que instalan compañías de televisión satelital como Altice o Claro. Justo después del feedhorn, la señal, todavía muy débil, pasa por un amplificador de bajo ruido: un Nooelec SAWbird+ H1. Este da una ganancia de entre 40 y 45 dB, con una figura de ruido de apenas 0.6 a 0.8 dB en la banda de interés. Y hace doble trabajo: amplifica la señal sin sumarle mucho ruido propio, y de paso filtra buena parte de la interferencia urbana común (redes 4G, Wi-Fi de 2.4 GHz, señales de FM), gracias a un filtro SAW integrado centrado entre 1.35 y 1.50 GHz.

De ahí, la señal viaja por un cable coaxial de baja pérdida hasta el bladeRF 2.0 micro xA9, un transceptor de radio definida por software que hace el trabajo pesado del sistema. Este convierte la señal analógica en muestras digitales complejas (I/Q) mediante un convertidor analógico-digital de 12 bits, lo que da un rango dinámico teórico cercano a 74 dB. Es suficiente para trabajar con señales astronómicas que están muy por debajo del ruido térmico ambiental. El bladeRF, eso sí, no entrega corriente por su puerto de radiofrecuencia. Por eso el equipo integró un inyector Bias-T en la línea coaxial, para alimentar el LNA sin necesitar una fuente externa adicional en la azotea.

El cerebro digital detrás de la antena

Todo este flujo de datos converge en una Raspberry Pi 4. Aquí no funciona como una computadora de escritorio, sino como un controlador embebido dedicado: gestiona la cadena de radiofrecuencia y mantiene el enlace con el servidor remoto [12]. Está conectada al bladeRF por USB 3.0, un puerto necesario porque el volumen de datos entre ambos dispositivos supera los 320 Mbps cuando se trabaja a una tasa de muestreo de 10 megamuestras por segundo con 16 bits de profundidad [13]. Sobre esa placa corre GNU Radio, el software que arma visualmente todo el pipeline de procesamiento: desde la fuente de muestras hasta el cálculo de la transformada rápida de Fourier (FFT), pasando por bloques de integración temporal que promedian cientos de capturas para reducir el ruido aleatorio y dejar visible la señal astronómica, que es miles de veces más débil que el piso de ruido del propio receptor [14].

El pipeline de procesamiento cambió bastante durante el desarrollo. La primera versión usaba un esquema de retardo y suma (delay-and-sum), sin ningún mecanismo de calibración de temperatura del sistema ni referencia de tiempo estable. Eso hacía que la línea base del espectro se moviera de forma errática entre una sesión y otra, según la ganancia y la temperatura ambiental del receptor en cada momento. Esa inestabilidad, sumada a horarios de prueba limitados, interrupciones por lluvia y bastante ruido de fondo confundible con la señal buscada, llevó al equipo a rediseñar el esquema por completo.

El modelo final se bautizó internamente como spectrometer_w_cal. Incorporó un oscilador de referencia GPSDO para estabilizar la frecuencia, subió la tasa de muestreo de 4 a 10 megamuestras por segundo, y agregó un bloque de calibración de temperatura de sistema que permite alternar entre una vista sin filtrar, una vista calibrada, y modos de referencia caliente (hot) y fría (cold) para contrastar el ruido del propio instrumento contra el del cielo. También sumaron un promedio móvil configurable y salidas más completas: exportación a CSV, generación automática de imágenes del espectro, y una interfaz gráfica propia bautizada AURORA_SDR, con pestañas separadas para el espectro y para el monitoreo de temperatura del sistema y ganancia.

Del lado del software de transmisión, el sistema quedó organizado en cuatro capas desacopladas. GNU Radio controla el bladeRF, calcula la FFT de 4096 puntos y publica los vectores de potencia resultantes mediante ZeroMQ, un protocolo de mensajería liviano que no necesita un intermediario (broker) central, a diferencia de opciones como MQTT [15]. Un script puente en Python recibe esos datos y los reenvía a un servidor backend construido en Spring Boot mediante WebSocket, que mantiene una conexión persistente y de baja latencia con los clientes conectados [16]. Ese backend distribuye la información a todos los navegadores conectados y guarda instantáneas periódicas. Mientras tanto, en el navegador, una interfaz construida con Chart.js actualiza en vivo tanto el espectro como una gráfica tipo cascada (waterfall) que muestra la evolución temporal de la señal. Todo el recorrido, desde que la antena capta la onda hasta que aparece en pantalla, se completa en menos de 500 milisegundos, lo que da una experiencia de observación prácticamente en tiempo real [16].

Diseñar esta capa de comunicación no fue trivial. Transmitir las muestras crudas I/Q capturadas por el bladeRF directamente por la red hubiera sido inviable: a una tasa de muestreo de 6 megamuestras por segundo con resolución compleja de 16 bits, ese flujo bruto llega a cerca de 192 Mbps, suficiente para saturar cualquier red Wi-Fi convencional del campus. Por eso el procesamiento se hace en el borde (edge computing): la Raspberry Pi calcula la densidad espectral de potencia localmente y solo transmite el vector ya reducido. Para una FFT de 2048 puntos enviada 20 veces por segundo con precisión de coma flotante, el ancho de banda necesario cae a apenas 1.3 Mbps. Esa reducción de más de cien veces es lo que finalmente permite mantener una latencia menor a 500 milisegundos incluso en una red universitaria compartida. El sistema se diseñó, además, con objetivos concretos de calidad de servicio: disponibilidad igual o superior al 95% durante las sesiones de observación, pérdida de paquetes menor al 1%, y una relación señal-ruido mínima de 10 dB tras 60 minutos de integración continua. Esas métricas sirvieron como referencia para validar que el prototipo fuera realmente utilizable en un entorno educativo, y no solo una prueba de concepto de laboratorio.

Del lado de la experiencia de usuario, la interfaz web se pensó simple a propósito: un panel superior con el gráfico de espectro de potencia en tiempo real, centrado en la banda de 1420.4 MHz con un marcador vertical en esa frecuencia exacta, y valores numéricos en vivo como la frecuencia central en curso, el tamaño de la FFT, la tasa de muestreo y el estado del inyector Bias-T del LNA. Debajo, un panel inferior muestra el gráfico tipo cascada (waterfall), que representa la evolución temporal del espectro con una escala de color pensada para resaltar los picos de interés. Todo el diseño usa un tema oscuro, tanto para facilitar la lectura en un proyector de salón de clases como para reducir la fatiga visual durante observaciones nocturnas, que es cuando suele haber menos interferencia electromagnética en el campus. El sistema contempla también la generación de reportes automáticos y alertas configurables ante eventos inusuales, como picos de actividad solar.

Tres intentos hasta encontrar el diseño correcto

El equipo probó tres configuraciones de antena en paralelo, mientras seguía refinando el procesamiento de señal, y cada una les dejó una lección concreta para el diseño final.

La primera fue la antena parabólica pequeña reciclada de Altice, montada sobre un marco de madera con el LNA puesto directamente en el foco. Con esta no lograron detectar la línea de hidrógeno. El plato estaba diseñado originalmente para otra frecuencia y tenía un área útil reducida, así que la ganancia en 1420 MHz no alcanzó para distinguir la señal del ruido, ni siquiera con el procesamiento ya mejorado. Esa primera derrota les dejó clara una lección: no basta con reciclar cualquier plato disponible, hace falta un alimentador diseñado específicamente para la frecuencia de trabajo.

El segundo modelo abandonó por completo la parábola. Fue un feedhorn cónico construido enteramente por el equipo, pensado para funcionar solo, sin ningún reflector, con el LNA Nooelec SAWbird+ H1 conectado directamente en su base. Probaron dos variantes de este diseño. Y fue justo esta configuración la que dio los primeros resultados sólidos: captó la línea de hidrógeno con buena calidad, funcionando sola, sin parábola. Ahí el equipo entendió algo importante: el feed cónico, diseñado a la medida de la frecuencia de trabajo, era lo que le había faltado al Modelo 1.

El tercer y último modelo combinó el feedhorn cónico que ya había funcionado bien por sí solo con la parábola grande: lo montaron en el foco de un plato de malla de 2 metros de diámetro. Así aprovecharon a la vez la mayor área de captación del plato y el buen patrón de radiación del feed. Apuntando a mano hacia distintas zonas de la Vía Láctea, con ayuda de una aplicación de mapa celeste, llegó la detección clara y repetible que se documenta más adelante en este artículo. Las capturas finales de la interfaz AURORA_SDR, con el pico en 1420.57 MHz y que se muestran en la siguiente sección, corresponden exactamente a esta configuración: el feed cónico sobre la parábola de 2 metros.

Resultados

Un fantasma en el espectro

Antes de poder confiar en cualquier resultado, el equipo tuvo que resolver un problema que al principio parecía ser justo la señal que buscaban. En las primeras capturas de prueba, el espectro mostraba un pico angosto, de apenas uno o dos píxeles de ancho, ubicado exactamente en el centro de la banda observada. Por un momento se pudo confundir con la señal de hidrógeno. No lo era. La emisión real de hidrógeno galáctico, producto del movimiento y colisión del gas en el espacio, genera un perfil ancho por efecto Doppler, típicamente de 100 a 500 kHz de ancho, no un pico tan estrecho.

Tras analizarlo, el equipo dio con la causa: era un «DC spike», un artefacto que producen casi todos los receptores SDR por culpa de su propio oscilador local, y que siempre aparece justo en la frecuencia exacta a la que se sintoniza el equipo. Es un fenómeno bien documentado en la radioastronomía amateur, y la solución también se conoce: aplicar una técnica de sintonía desplazada (LO offset). El equipo movió la frecuencia central de captura de 1420.405 MHz a 1420.000 MHz, y así sacó el artefacto 405 kHz fuera de la ventana de observación que les interesaba. Las pruebas posteriores confirmaron que, con este ajuste, la banda de interés quedaba completamente libre de ese ruido fantasma generado por el propio hardware.

La señal que confirmó que el sistema funciona

Para comprobar que toda la cadena, desde la antena hasta el software, era capaz de aislar una señal astronómica real del ruido del propio instrumento, el equipo aplicó el método de calibración Hot/Cold, el procedimiento estándar en radioastronomía para convertir las lecturas relativas del receptor en valores de temperatura de antena reales. Consiste en comparar dos referencias: una “caliente”, bloqueando por completo la apertura del feedhorn con un material opaco a la señal para que el receptor vea únicamente su propia temperatura ambiente, y una “fría”, destapando el feedhorn para que observe el cielo despejado. Al contrastar ambas capturas, el sistema puede distinguir el ruido que genera el propio instrumento del que realmente proviene del espacio, dejando visible la señal astronómica sobre una línea base calibrada. Fue precisamente con este esquema de calibración Hot/Cold, aplicado sobre el Modelo 3 (feed cónico montado en la parábola de 2 metros), que el equipo obtuvo las dos capturas finales que se muestran a continuación, con el pico de hidrógeno en 1420.57 MHz.

Los primeros intentos de calibración Hot/Cold, hechos antes de corregir el artefacto del oscilador, arrastraban el mismo pico angosto del DC spike. Costaba distinguir la referencia caliente de la fría con ese ruido de por medio. Ya con el ajuste de frecuencia aplicado, las sesiones siguientes (de madrugada, para evitar la interferencia del campus) mostraron una diferencia limpia entre ambas referencias. El sistema por fin se enfocaba en la zona espectral que interesaba, sin ruido propio del hardware de por medio.

Con el esquema de calibración final ya funcionando, y usando el Modelo 3 (feed cónico montado sobre la parábola de malla de 2 metros), el equipo caracterizó primero el espectro base del sistema: una FFT de 4096 bins, una tasa de muestreo de 10 megamuestras por segundo, una resolución espectral cercana a 2.44 kHz por bin, y un ancho de banda observado de ±2.5 MHz alrededor de la frecuencia central. Con esta configuración, el equipo obtuvo un pico definido y repetible en distintas sesiones de observación, centrado en 1420.57 MHz, cercano a la frecuencia de referencia de la línea de hidrógeno neutro (1420.406 MHz), sobre una línea base notablemente más estable que la del diseño inicial. El indicador de estabilidad del sistema, denominado internamente “System Heartbeat”, mostró durante estas capturas valores concentrados cerca de cero: no hubo saturación de ganancia, y la calibración funcionó como debía.

Vale la pena comparar estos resultados con los antecedentes internacionales que se revisaron antes. Phelps (2024) logró una detección básica con un RTL-SDR de 8 bits por menos de 300 USD [6]. Campbell-Wilson et al. (2025) detectaron púlsares con una inversión inferior a 200 USD usando un plato de 2.4 metros [9]. Aurora llegó a una detección repetible y calibrada de la línea de hidrógeno con un gasto real de apenas 5,050 pesos dominicanos, poco más de 84 USD. Eso fue posible porque la mayor parte del hardware crítico (el bladeRF, la Raspberry Pi 4 y las antenas) ya era de la universidad. El costo teórico de replicar el sistema completo desde cero, sin reutilizar nada, se estima en 1,292.79 USD. Aun así, esa cifra queda muy por debajo de los sistemas comerciales educativos, que arrancan en 19,450 USD [2].

Aplicar el método de calibración Hot/Cold no fue sencillo, porque el procedimiento tradicional exige mover físicamente la antena entre una referencia “caliente” a temperatura ambiente y una referencia “fría” de cielo despejado, y la antena de la universidad quedó instalada en un montaje fijo, sin esa posibilidad de movimiento. En lugar de forzar una solución que el hardware disponible no podía soportar, el equipo diseñó una alternativa práctica: bloquear por completo la apertura del feedhorn con un material opaco a la señal para simular la referencia caliente, y luego destaparlo para dejar que observara el cielo normalmente como referencia fría. Esa adaptación fue precisamente la que permitió obtener la calibración estable detrás de la detección mostrada en la sección anterior, aunque el equipo reconoce que un sistema de apuntado motorizado, capaz de mover físicamente la antena entre ambas referencias, sigue siendo una mejora pendiente para ganar todavía más precisión radiométrica.

Es importante ser igual de honestos sobre las limitaciones generales del sistema en su estado actual. La interferencia de otras señales de radiofrecuencia presentes en el campus sigue dificultando la recepción de la señal débil de hidrógeno, incluso con todo el filtrado aplicado. La antena depende de ajuste completamente manual, lo que limita tanto la precisión como la duración práctica de cada sesión de observación. El feedhorn artesanal, aunque funcional, ofrece un rendimiento inferior al de un modelo comercial optimizado. Y como cualquier sistema de observación radioastronómica en superficie, la calidad de los datos capturados depende de condiciones ambientales que el equipo no puede controlar. Ninguna de estas limitaciones invalida lo logrado, pero mapear con claridad hasta dónde llega el sistema actual es lo que permite planificar con seriedad los próximos pasos.

Conclusión

Lo que sigue para Aurora

Más allá del logro técnico puntual, el proyecto deja varias lecciones que probablemente sean tan valiosas como la propia detección de la señal. La primera es que un artefacto de hardware, lejos de ser un fracaso, terminó siendo una oportunidad de aprendizaje: identificar y corregir el DC spike obligó al equipo a entender a fondo el comportamiento interno de un receptor SDR, algo que ningún curso teórico enseña con la misma claridad que un problema real en el laboratorio. La segunda es que la calibración tradicional de referencia caliente/fría, pensada para antenas móviles, tuvo que adaptarse a las limitaciones físicas de un montaje fijo, una solución práctica ante una restricción real de infraestructura.

De cara al futuro, el equipo ya identificó mejoras concretas para la siguiente etapa del proyecto: sustituir el plato reflector actual por una antena parabólica simétrica de mayor tamaño, reemplazar el feedhorn artesanal por uno cónico diseñado específicamente para esas nuevas dimensiones, y automatizar el apuntado del radiotelescopio con motores paso a paso controlados desde la Raspberry Pi, de forma que el sistema pueda seguir el movimiento de la Vía Láctea sin intervención manual constante. También se contempla mejorar la organización del código fuente y respaldarlo en el repositorio institucional de la Escuela, para que el proyecto pueda ser retomado, auditado o replicado por otros estudiantes en ciclos académicos posteriores.

Aurora demuestra algo que va más allá de la radioastronomía: que es posible construir instrumentación científica funcional en un contexto universitario con recursos limitados, siempre que exista disposición para experimentar, fallar, entender por qué se falló, y volver a intentarlo. Para un país como República Dominicana, sin plataformas accesibles de este tipo, ese es quizás el aporte más importante del proyecto: mostrar que escuchar el universo no tiene por qué ser un privilegio reservado a observatorios con presupuestos millonarios, y que ese primer paso puede darse, literalmente, con una lata de salsa y equipo que otros ya habían dado por obsoleto.

Referencias

1. J. D. Kraus, Radio Astronomy, 2nd ed. Powell, OH, USA: Cygnus-Quasar Books, 1986.
2. Canadian Centre for Experimental Radio Astronomy (CCERA), “A 21cm radio telescope for the cost-conscious,” [Online]. Available: http://www.ccera.ca/papers/a-21cm-radio-telescope-for-the-cost-conscious/
3. “Línea de hidrógeno,” AcademiaLab. [Online]. Available: https://academia-lab.com/enciclopedia/linea-de-hidrogeno/. Accessed: Feb. 11, 2026.
4. Observatorio Astronómico UTP, “Radioastronomía,” Universidad Tecnológica de Pereira. [Online]. Available: https://observatorioastronomico.utp.edu.co/radioastronomia/
5. C. V. Niño Rondón et al., “Radio definida por software: una mirada a las tendencias y aplicaciones,” Revista Ingenierías USBMed, vol. 14, no. 1, 2023. [Online]. Available: https://portal.amelica.org/ameli/journal/536/5364250007/html/. Accessed: Feb. 11, 2026.
6. J. Phelps, “Paper on building a low cost RTL-SDR based hydrogen line radio telescope,” RTL-SDR Blog, 2024. [Online]. Available: https://www.rtl-sdr.com/paper-on-building-a-low-cost-rtl-sdr-based-hydrogen-line-radiotelescope/
7. N. Almutairi et al., “Design and optimization of a low-cost 5-m radio telescope at 1.4 GHz,” Radio Science, vol. 59, no. 2, 2025. doi: 10.1029/2024RS008170.
8. B. A. De Silva et al., “Design and implementation of a software defined radio-based radio telescope for hydrogen line observation at 1.42 GHz,” TechRxiv, 2024. doi: 10.36227/techrxiv.722721.v1.
9. D. Campbell-Wilson, C. Flynn, and T. Bateman, “Observations of the Vela pulsar with a low-cost, 2.4m radio telescope at Woodchester Observatory,” Publications of the Astronomical Society of Australia, vol. 42, 2025. doi: 10.1017/pasa.2025.12.
10. Astromía, “Historia de la radioastronomía,” n.d. [Online]. Available: https://www.astromia.com/astronomia/radiohistoria.html
11. A. Banks and R. Gupta, “MQTT Version 5.0,” OASIS Standard, Oct. 2019. [Online]. Available: https://docs.oasis-open.org/mqtt/mqtt/v5.0/mqtt-v5.0.html
12. Raspberry Pi Foundation, “Raspberry Pi 4 technical datasheet,” 2024. [Online]. Available: https://www.raspberrypi.com/products/raspberry-pi-4-model-b/specifications/
13. GNU Radio Project, “GNU Radio manual and documentation,” 2024. [Online]. Available: https://wiki.gnuradio.org/index.php/Tutorials
14. “WebSocket protocol,” RFC 6455, Dec. 2011. [Online]. Available: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc6455
15. R. T. Fielding, “Architectural styles and the design of network-based software architectures,” Ph.D. dissertation, Univ. California, Irvine, 2000.
16. E. A. Lee and S. A. Seshia, Introduction to Embedded Systems: A Cyber-Physical Systems Approach, 2nd ed. MIT Press, 2017.