La aplicación de la inteligencia artificial a la astrofísica, nuevo seminario de la Cátedra Cajasiete de Big Data, Open Data y Blockchain

El campo de la astrofísica está viviendo una auténtica revolución en cuanto al volumen y la complejidad de datos y, como muchas otras disciplinas científicas, está entrando en la era del big data. Mientras que el aumento del poder de computación está permitiendo generar simulaciones cada vez más complejas de la Historia del Universo, en los próximos años, varios observatorios espaciales y terrestres tomarán datos de billones de galaxias. Esto está obligando a los astrónomos a cambiar la forma en que se analizan los datos y la Inteligencia Artificial, campo también en plena expansión, aparece como una solución muy prometedora para analizar esta nueva avalancha de información.

Todo este nuevo apasionante panorama será analizado en un nuevo seminario web de la Cátedra Cajasiete de Big Data, Open Data y Blockchain de la Universidad de La Laguna que tendrá lugar el próximo 19 de noviembre a las diez de la mañana, con acceso de forma gratuita previa inscripción.

La charla será impartida por el profesor Marc Huertas-Company, experto en la formación y evolución de las galaxias, que actualmente trabaja como investigador en el Instituto de Astrofísica de Canarias a través de una de las prestigiosas becas Ramón y Cajal. Huertas-Company dirigirá este seminario en el que pretende dar a conocer, a través de ejemplos concretos, los grandes retos actuales y futuros en el campo de la física de galaxias, y mostrar cómo la inteligencia artificial puede ayudar a abordarlos. De la mano del investigador, quien también es profesor titular en el Observatorio y la Universidad Diderot de París y adjunto en la Universidad de California Santa Cruz, el seminario permitirá introducirse en la física de galaxias y la inteligencia artificial así como disponer de ejemplos de aplicación práctica de deep learning a la astrofísica. Las personas asistentes aprenderán como el deep learning se puede emplear para mejorar el conocimiento de la física de galaxias, desde problemas básicos de clasificación hasta problemas más avanzados no supervisados, permitiendo el descubrimiento de objetos desconocidos o conectando las observaciones de galaxias lejanas con simulaciones avanzadas.

El profesor Huertas-Company es un experto en la formación y evolución de galaxias, especialmente en la formación de galaxias masivas y la evolución morfológica de galaxias en el contexto de grandes sondeos cosmológicos. Desde el inicio de su carrera, sus líneas de investigación se encuentran en la encrucijada de dos campos: la astrofísica y el machine learning. Es uno de los pioneros en el uso del aprendizaje automático en astronomía: primer investigador en aplicar SVM a la clasificación de morfologías de galaxias en 2007 y el autor del segundo artículo publicado haciendo uso de deep learning en astrofísica en 2015. Ha publicado más de 75 artículos.