[Depfis] Defensa de Tesis de Lic. (Cs. de la Computación) sobre exoplanetas y machine learning.

[Rodrigo Diaz]

Tengo el agrado de anunciar la defensa de tesis de licenciatura en Ciencias
de la Computación de *Luis Agustín Nieto*.

Título: "*Una red neuronal para la detección de exoplanetas en series
temporales de velocidad radial*"
Directores: Rodrigo F. Diaz (CONICET, ICAS-UNSAM) y Enrique Segura (DC-UBA)
Jurados: Julio C. Jacobo Berlles (DC-UBA) y Francisco Grings
(CONICET, IAFE)

Día y hora: *Martes 22 de diciembre a las 17h*.

La defensa tendrá lugar en un aula virtual por Zoom y será transmitida en
vivo por Youtube en el canal https://www.youtube.com/user/agus2006/.

Resumen:
El estudio de planetas extrasolares es un campo de investigación
relativamente nuevo. Hace apenas 25 años se confirmaba el descubrimiento
del primer exoplaneta en torno a una estrella de tipo solar y, gracias a
las mejoras en instrumentos y técnicas, este número de cuerpos celestes fue
creciendo rápidamente utilizando, principalmente, los métodos de velocidad
radial y tránsito.

Misiones como GAIA y TESS; junto a otros proyectos, como el relevo VVV o el
LSST; están aportando una cantidad cada vez más grande de información
astronómica y la comunidad está mirando hacia la ciencia de datos y a las
diferentes técnicas de inteligencia artificial como un apoyo importante
ante esta avalancha de información.

El método de velocidad radial busca detectar la presencia planetaria
mediante caracterizaciones de los movimientos de su estrella central; los
diferentes ruidos provocados por la variabilidad intrínseca de la estrella;
sumados al error instrumental y variabilidad temporal en la toma de datos,
pueden dificultar la interpretación de los mismos e incluso generar falsas
detecciones.

En este trabajo se propone una red neuronal que reemplaza un cálculo
crucial de este método, se generan señales estelares sintéticas de
estrellas de tipo solar y se comparan las aplicaciones de ambas
implementaciones.
La red alcanza un 28% menos de falsos positivos en la detección de planetas
y presenta una mejora sustancial en el tiempo de ejecución de cinco órdenes
de magnitud, haciéndola ideal para su aplicación en grandes volúmenes de
datos.

Esperando verlxs en gran número, les envio un saludo.
Rodrigo

**********************************************************
Rodrigo F. Díaz
International Center for Advanced Studies (ICAS)
Universidad de San Martín
Argentina
—
Phone: (+5411) 6898 6417
Web: *http://bit.ly/icas_diaz <http://bit.ly/icas_diaz>*
Skype: rolo1909
Twitter: @exorfd <https://twitter.com/exorfd>
**********************************************************
------------ próxima parte ------------
Se ha borrado un adjunto en formato HTML...
URL: <http://mailman.df.uba.ar/pipermail/depfis/attachments/20201221/680d147c/attachment.html>