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Las redes neuronales están siendo utilizadas cada vez más frecuentemente para el análisis e interpretación de datos astronómicos, especialmente en tareas de clasificación. Los métodos denominados como no supervisados tienen la ventaja de no requerir de una clasificación humana previa, con lo cual resultan mucho más económicos y rápidos de aplicar. Además, son muy flexibles, ya que al no asumir una taxonomía a priori para la clasificación, se pueden adaptar fácilmente a distintos tipos de datos. En esta charla haré un breve repaso de la metodología, mostraré resultados aplicados a la clasificación morfológica de galaxias en el dominio óptico y cinemático. Finalmente, introduciré nuevas técnicas basadas en redes generativas adversarias (GANs) específicamente diseñadas para ser invariantes ante rotaciones y translaciones de la imagen y describiré la utilización de estas redes en un proyecto multidisciplinario para (1) la clasificación morfológica de galaxias y (2) la clasificación de nubes en la atmósfera terrestre, registradas en imágenes satelitales.
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La comunidad astronómica argentina se encuentra participando del relevamiento LSST (https://lsst.org/) con el observatorio Vera C. Rubin. El telescopio Simonyi y la mayor cámara construida desarrollaran un relevamiento fotométrico multibanda completo del cielo austral durante la próxima década con una profundidad, amplitud y cadencia sin precedentes. En este seminario revisaremos el tipo y volumen de datos que se generarán y los métodos automáticos de reducción y analisis implementados para analizar los mismos. Mencionaremos los diversos problemas que se abordan con diferentes arquitecturas de aprendizaje automático en Astroestadística y el impacto en las diferentes ramas de la Astrofísica que cubre desde Astronomía del Sistema Solar hasta la Cosmología. Finalmente introduciremos las metodologías Bayesianas Completas de Análisis en desarrollo y las herramientas que posibilitan inferir directamente los parámetros cosmológicos a partir de los pixeles. Además discutiremos el previsible impacto de la Astronomía de Series temporales con LSST y las sinergias con otros datos e instrumentos en el país y el mundo. Finalmente destacaremos las oportunidades de colaboración (de interes para estudiantes y educadores en informática, astronomia, matematica y fisica) con dicho relevamiento.

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Aunque desde nuestra percepción cotidiana aparezca estático y desconectado de su entorno, el Sol es altamente dinámico en diversas escalas de tiempo, a su vez imprimiendo los rasgos de su actividad y variabilidad en nuestro planeta, el espacio interplanetario, y la heliosfera. Exploraremos conceptos básicos afines a la investigación solar, las características principales de nuestro Sol, y los principales instrumentos de observación solar. Además, examinaremos los eventos dinámicos de mayor relevancia para nuestro planeta, que incluyen radiación en todo el espectro electromagnético, liberación de partículas energéticas, e inyección de campos magnéticos. Al llegar a la Tierra, algunos sucesos solares son capaces de desencadenar efectos adversos para la sociedad moderna, altamente dependiente de la tecnología.
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