Mariano Javier de León Domínguez Romero (mariano.dominguez@unc.edu.ar)

El Dr. Mariano Javier de Leon Dominguez Romero es investigador del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) con lugar de trabajo en el Instituto de Astronomía Teórica y Experimental (IATE). Posee un cargo de Profesor Adjunto del Observatorio Astronómico de Córdoba, Universidad Nacional de Córdoba (OAC, UNC). Se desempeña como administrador del proyecto vinculado con la participación argentina en Vera Rubin/LSST y es miembro de las colaboraciones TOROS, DESC, TVS e ISSC. Su área de investigación es la inteligencia artificial y ciencia de datos.

La participación Argentina en el relevamiento LSST y su relación con la Astroestadística

El Legacy Survey of Space and Time (LSST) es un relevamiento del cielo austral que llevará a cabo el Vera Rubin Observatory desde cerro Pachón (Chile). Para ello se utilizará el telescopio Simonyi (8.4m) con una cámara y óptica especial de gran campo (aproximadamente 10 grados cuadrados). El relevamiento implica 10 años de observaciones. En esta charla contaré cómo más de 60 científicos Argentinos ya se encuentran trabajando en 8 grandes colaboraciones científicas, cómo dicha participación coordinada por el IATE es posible, y cómo los estudiantes interesados pueden sumarse a este proyecto. Revisaremos la línea de tiempo del proyecto y su importancia en áreas que van desde el sistema solar a la cosmología y las importantes sinergías que presenta con los proyectos observacionales desarrollados actualmente en Argentina. Exploraremos los desarrollos informáticos y herramientas de automatización que permiten reducir más de 20 TB por noche, cómo y dónde se analizarán dichos datos y catálogos y la importancia/consecuencias de tener un centro de análisis independiente en nuestro país. Revisaremos los métodos de aprendizaje automático que generarán y clasificarán más de 10 millones de alertas de variabilidad por noche y el impacto de la Astronomía en el dominio temporal en todas las áreas. Veremos qué herramientas Astro Estadísticas hemos desarrollado para realizar inferencia Bayesiana directa en cosmología y estudios del volumen local, así como también sus implicaciones en los estudios del sector oscuro. Finalmente, abordaremos el rol de los métodos de aprendizaje automático multimodal en Astronomía de series temporales y con mensajeros múltiples, analizando además, su impacto en otras áreas de la ciencia, el arte y la industria.