[Todos] Próximo Coloquio IAFE, miércoles 30/9 14hs

[Mariela Vieytes]

Queremos invitarlos al próximo Coloquio IAFE, que será el mi ércoles 30/9 a las 14hs. 
El mismo será presencial en el aula de nuestro instituto y también será transmitido por el canal del Youtube del IAFE. 
Abajo pueden ver detalles sobre el mismo y sobre nuestro charlista invitado. Se podrá ingresar al instituto 10 minutos antes del inicio y la ocupación será por orden de llegada. 
Al finalizar el coloquio tendremos el habitual café y galletitas. Por favor extiendan esta invitación a toda persona a la que pueda ser de interés. 

Los esperamos!! 

Mi ércoles 30/9 14hs 
[ https://www.youtube.com/@PrensaIAFE | https://www.youtube.com/@PrensaIAFE ] 


Morfología de galaxias sin etiquetas: autoencoders y espacios latentes en simulaciones cosmológicas 

Dr. Lucas Bignone * 

Instituto de Astronomía y Física del Espacio 

(IAFE, CONICET-UBA) 




Resumen: La morfología de las galaxias codifica la historia acumulada de la formación y evolución de cada galaxia; sin embargo, los esquemas de clasificación tradicionales, desde la secuencia de Hubble hasta los catálogos de ciencia ciudadana, imponen taxonomías predefinidas que pueden ocultar conexiones importantes entre la apariencia estructural y los procesos físicos que la determinan. 

En este trabajo presentamos un marco para la exploración no supervisada de la morfología de galaxias utilizando las representaciones latentes aprendidas por modelos de autoencoders profundos, entrenados con imágenes sintéticas de galaxias provenientes de simulaciones cosmológicas de formación de galaxias. Al mapear miles de galaxias simuladas en un espacio latente continuo y de baja dimensión, podemos identificar agrupamientos morfológicos sin ninguna suposición previa sobre los límites de clasificación. El análisis de clustering del espacio latente revela familias estructurales distintas cuyas propiedades físicas, incluyendo la masa estelar, la tasa de formación estelar, la historia de fusiones y el entorno, difieren de manera estadísticamente significativa, lo que sugiere que la representación aprendida captura distinciones físicamente relevantes. El análisis de correlación entre las dimensiones latentes y la rica información de las simulaciones nos permite decodificar qué aspectos de la estructura interna están más estrechamente vinculados a canales de formación específicos. 



*Acerca del Dr. Bignone: 
E s Doctor en Ciencias Físicas (UBA) e Investigador Adjunto de CONICET en el Instituto de Astronomía y Física del Espacio (IAFE). Estudia la formación y evolución de galaxias con simulaciones cosmológicas hidrodinámicas y con técnicas de aprendizaje automático y profundo aplicadas a la morfología galáctica. Hizo postdoctorados en la Universidad Andrés Bello (Chile) y estadías de investigación en el Kapteyn Institute (Países Bajos) y la Universidad Autónoma de Madrid. 

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Dra. Mariela C. Vieytes 
Instituto de Astronomía y Física del Espacio 
(IAFE, CONICET-UBA) 


------------ próxima parte ------------
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