Resumen
Arqueología galáctica, poblaciones estelares y aprendizaje de máquina aplicado a datos astronómicos.
Mi trabajo está en la intersección entre métodos computacionalesyproblemas astrofísicos, con foco en arqueología galáctica, poblaciones estelares y la estructura de la Vía Láctea.
Áreas de Interés
Astrofísica
- Arqueología galáctica y poblaciones estelares
- Estructura y evolución química de la Vía Láctea
- Análisis de grandes volúmenes de datos astronómicos
Ciencia de la Computación
- Computación científica y píxeles de datos
- Aplicaciones de aprendizaje de máquina en astronomía
- Flujos de trabajo computacionales reproducibles
Proyectos
- Detección de Anomalías en Datos de Gaia— Construyendo un pipeline de aprendizaje de máquina para encontrar objetos estelares anómalos en Gaia y en levantamientos complementarios.
- Entendiendo la materia Escura a partir de Choques Extragalácticos— Testando la precisión de un método de Monte Carlo para datar colisiones de cúmulos de galaxias, como proxy indirecto para el comportamiento de la materia oscura.
- Simulando el Impacto de Satélites en Observaciones Astronómicas— Un algoritmo de IA para eliminar rastros de satélites artificiales de imágenes astronómicas, recuperando el 99,7% de la información perdida.
- ReLaTeX: Clase LaTeX para Trabajos Académicos de IFF— La clase
ifftese.clsy el paquetemacros.sty, automatización el cumplimiento de las normas ABNT en trabajos académicos del IFF.
Lecturas
- Journal Clubs— Lista curada de artículos discutidos en grupo (MWBR y ENGCOMP), con la discusión de cada uno.
- Motivos de evolución química de la Galaxia (W. Maciel, IAG/USP) — libro de referencia de mi área, distribuido gratuitamente por el autor.
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