Ciencia de datos y machine learning para la caracterización de planetas extrasolares

Rodrigo Fernando Diaz
UNSAM / CONICET

En la búsqueda de desentrañar los misterios de nuestro universo, el descubrimiento y caracterización de planetas extrasolares ha sido uno de los empeños más cautivantes de la astronomía moderna. Los procesos de formación y evolución de los exoplanetas se han puesto de manifiesto gracias a casi 30 años de esfuerzos observacionales y teóricos.

Al mismo tiempo, la revolución de los datos está cambiando radicalmente la forma de investigar en diversos campos de las ciencias físicas, desde la física de partículas a la dinámica molecular, pasando por la cosmología. El ámbito de la ciencia exoplanetaria no es una excepción. Los avances en la ciencia de datos y el aprendizaje automático se están convirtiendo en herramientas indispensables para explotar plenamente los conjuntos de datos disponibles y prepararse para futuros instrumentos.

De hecho, la ciencia exoplanetaria se encuentra en la intersección de dos olas de transformación, donde la interacción dinámica entre la tecnología de observación de vanguardia y las herramientas analíticas basadas en datos prometen marcar el comienzo de una nueva era de descubrimientos y revelaciones. En esta charla, presentaré una visión general del estado del campo, y algunos resultados obtenidos por nuestro equipo utilizando herramientas de aprendizaje automático para mejorar las capacidades de detección de las técnicas actuales o la operabilidad de distintos instrumentos.

Coloquio: La interacción del viento solar con Marte a partir de las mediciones de la misión MAVEN

Cesar Bertucci
IAFE - UBA - Conicet

La misión Mars Atmosphere and Volatile EvolutioN (MAVEN) se dedica a medir las propiedades del entorno de planeta rojo a fin de estudiar los mecanismos por los cuales su atmósfera se escapa al espacio. Este problema es de gran importancia en el contexto de la habitabilidad de un planeta cuya superficie -se cree- albergó agua líquida hace algunos miles de millones de años. La ausencia actual de un campo magnético intrínseco y de escala global en Marte hace que el flujo de plasma de origen solar (viento solar) en el que está inmerso el planeta interactúe de manera directa con su atmósfera ionizada mediante procesos mayormente no colisionales que se encargan de transferir energía y cantidad de movimiento. En este contexto, la ganancia de energía cinética por parte de las partículas cargadas de origen marciano a expensas del viento solar es suficiente como para que estas contribuyan de manera significativa al escape atmosférico. Desde su inserción en órbita en 2014, las mediciones de MAVEN han podido poner en evidencia elementos claves dentro de estos mecanismos de intercambio de energía y cantidad de movimiento y además ha provisto información relevante acerca de cómo influyen en esta interacción factores tales como la excentricidad de su órbita, las estaciones y el ciclo solar. En este coloquio repasaremos algunos de los resultados más relevantes obtenidos por nuestro grupo en relación con esta problemática y los desafíos que se abren de cara a futuras misiones.

Coloquio: Estimación de parámetros de la superficie terrestre con sistemas de iluminación de oportunidad (GNSS-R)

Coloquio: Mecanismos subyacentes en las dinámicas del Pádel y del Vóley

Andres Chacoma
UBA- Conicet

En deportes de red como el Pádel y el Vóley, los rallies representan la sucesión de eventos que ocurren desde el servicio inicial hasta que uno de los dos equipos marca un punto. Durante estos intercambios, los atletas se enfrentan a un entorno dinámico y complejo, en el que deben adaptarse de manera continua tanto a las acciones de sus compañeros como a las de sus oponentes. Estas decisiones, que requieren un alto nivel de precisión, deben tomarse en fracciones de segundo, bajo condiciones de exigencia física, mental y muchas veces con información incompleta.

Este entorno complejo plantea un desafío significativo para su estudio, debido a la gran cantidad de grados de libertad involucrados: las múltiples interacciones entre jugadores, el movimiento del balón, las posiciones cambiantes, entre otros. Sin embargo, mediante la implementación de modelos probabilísticos parsimoniosos, es posible reducir la complejidad del sistema, capturando sus aspectos esenciales. Estos modelos permiten describir cómo las interacciones de cooperación entre compañeros, y de competencia con los rivales, dan lugar a patrones emergentes que influyen directamente en el resultado del rally.

Este enfoque ofrece una nueva perspectiva sobre el análisis de la performance, proporcionando un marco teórico para entender cómo factores individuales y colectivos, pueden contribuir a la dinámica general del juego. Así, se pueden explicar la emergencia de observables globales que permiten no solo describir la evolución del juego, sino también proponer métricas cuantificables que puedan ser utilizadas para mejorar el rendimiento deportivo y el diseño de estrategias.