Resumo
Arqueologia galáctica, populações estelares e aprendizado de máquina aplicado a dados astronômicos.
Meu trabalho está na interseção entre métodos computacionais e problemas astrofísicos, com foco em arqueologia galáctica, populações estelares e a estrutura da Via Láctea.
Áreas de Interesse
Astrofísica
- Arqueologia galáctica e populações estelares
- Estrutura e evolução química da Via Láctea
- Análise de grandes volumes de dados astronômicos
Ciência da Computação
- Computação científica e pipelines de dados
- Aplicações de aprendizado de máquina em astronomia
- Fluxos de trabalho computacionais reprodutíveis
Projetos
- Detecção de Anomalias em Dados do Gaia — Construindo um pipeline de aprendizado de máquina para encontrar objetos estelares raros no Gaia e em levantamentos complementares.
- Entendendo a Matéria Escura a partir de Choques Extragalácticos — Testando a acurácia de um método de Monte Carlo para datar colisões de aglomerados de galáxias, como proxy indireto para o comportamento da matéria escura.
- Simulando o Impacto de Satélites em Observações Astronômicas — Um algoritmo de IA para remover rastros de satélites artificiais de imagens astronômicas, recuperando 99,7% da informação perdida.
Leituras
- Artigos — Anotações de leitura sobre artigos científicos relevantes para minha pesquisa.
- Fundamentos de Evolução Química da Galáxia (W. Maciel, IAG/USP) — livro de referência da minha área, distribuído gratuitamente pelo autor.