[Depfis] Coloquio del Departamento de Física, jueves 31/10, 14 hs. Herramientas de ciencia de datos y algoritmos de machine learning para la caracterización de planetas extrasolares (y alguito más). Rodrigo Fernando Diaz, Instituto de Ciencias Físicas (ICIFI; UNSAM / CONICET), Escuela de Ciencia y Tecnología (UNSAM), Centro de Inteligencia Artificial Interdisciplinaria (ECyT, UNSAM)

[Marcelo Javier Otero]

Coloquio del Departamento de Física, jueves 31/10, 14 hs.

Tenemos el agrado de invitarles al coloquio:

Herramientas de ciencia de datos y algoritmos de machine learning para  
la caracterización de planetas extrasolares (y alguito más)

Rodrigo Fernando Diaz

Instituto de Ciencias Físicas (ICIFI; UNSAM / CONICET), Escuela de  
Ciencia y Tecnología (UNSAM), Centro de Inteligencia Artificial  
Interdisciplinaria (ECyT, UNSAM)

En la búsqueda de desentrañar los misterios de nuestro universo, el  
descubrimiento y caracterización de planetas extrasolares ha sido uno  
de los empeños más cautivantes de la astronomía moderna. Los procesos  
de formación y evolución de los exoplanetas se han puesto de  
manifiesto gracias a casi 30 años de esfuerzos observacionales y  
teóricos.

Al mismo tiempo, la revolución de los datos está cambiando  
radicalmente la forma de investigar en diversos campos de las ciencias  
físicas, desde la física de partículas a la dinámica molecular,  
pasando por la cosmología. El ámbito de la ciencia exoplanetaria no es  
una excepción. Los avances en la ciencia de datos y el aprendizaje  
automático se están convirtiendo en herramientas indispensables para  
explotar plenamente los conjuntos de datos disponibles y prepararse  
para futuros instrumentos.

De hecho, la ciencia exoplanetaria se encuentra en la intersección de  
dos olas de transformación, donde la interacción dinámica entre la  
tecnología de observación de vanguardia y las herramientas analíticas  
basadas en datos prometen marcar el comienzo de una nueva era de  
descubrimientos y revelaciones. En esta charla, presentaré una visión  
general del estado del campo, y algunos resultados obtenidos por  
nuestro equipo utilizando herramientas de aprendizaje automático para  
mejorar las capacidades de detección de las técnicas actuales o la  
operabilidad de distintos instrumentos.

Aula Federman - Primer Piso - Pabellón 1 - Ciudad Universitaria - CABA.

(Recuerden traer su propia taza para el café)

Les esperamos.

Comisión organizadora de los coloquios del DF 2024.