Ponente
Descripción
Los avances tecnológicos desarrollados para el estudio de la astrofísica, han hecho posible la construcción de grandes telescopios, tanto terrestres como espaciales, con el objeto de observar en varias ondas del espectro electromagnético, todos los objetos astronómicos posibles, desde asteroides hasta galaxias, con el fin de estudiar y entender la naturaleza y evolución del Universo. La astronomía, así como otras áreas de las ciencias, ha pasado de estudiar decenas de objetos a millones de objetos en muy poco tiempo. En esta plática les hablaré sobre cómo los algoritmos de Machine Learning se han convertido en una herramienta muy importante para caracterizar, y analizar los millones de datos que provienen de grandes proyectos que actualmente se encuentran en la etapa de observaciones (e.g. Dark Energy Spectroscopic Instrument) y la preparación para los proyectos que empezarán a operar en los próximos años (e.g. Large Synoptic Survey Telescope). Estos grandes proyectos tienen entre otras metas el estudio de la materia y energía oscura a través de un mapeo fotométrico y espectroscópico de millones de galaxias, además se podrán hacer mediciones más precisas del universo y limitar los modelos cosmológicos, como el caso de BAO.
