Résumé
Archéologie galactique, populations stellaires et apprentissage automatique appliqués aux données astronomiques.
Mon travail est à l’intersection entre méthodes informatiques et problèmes astrophysiques *, avec l’accent sur l’archéologie galactique, les populations stellaires et la structure de la Voie lactée.
Domaines d’intérêt
- Archéologie galactique et populations d’étoiles
- Structure et évolution chimique de la Voie lactée
- Analyse de grands volumes de données astronomiques
Informatique
- Calcul scientifique et pixels de données
- Applications d’apprentissage automatique en astronomie
- Flux de travail informatique en matière de procréation
Projets
- Détection d’anomalies dans les données de Gaia- Construire un pipeline d’apprentissage automatique pour trouver des objets anormaux à Gaïa et des soulèvements complémentaires.
- Comprendre la matière noire des chocs extragalactiques- Dégustation de la précision d’une méthode Monte Carlo pour donner des collisions d’amas de galaxies, comme proxy indirect pour le comportement de la matière noire.
- Simulation de l’impact des satellites sur les observations astronomiques- Un algorithme IA pour enlever des traces de satellites artificiels des images astronomiques, récupérant 99,7 % des informations perdues.
- ReLaTeX: Classe LaTeX pour le travail académique IFF- La classe ‘ifftese.cls’ et le paquet ‘macros.sty’ automatisent le respect des normes ABNT dans le travail académique IFF.
Lecture
- Clubs de revues- Liste des articles examinés en groupe (MWBR et ENGCOMP), avec la discussion de chacun.
- Motifs de l’évolution chimique de la galaxie * (W. Maciel, IAG / USP) - livre de référence de ma région, distribué gratuitement par l’auteur.
Avis de traduction automatique
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