ACOTANDO LA FISICA DE GALAXIAS CON ASTRONOMIA ORIENTADA A DATOS
EN LOS PROXIMOS AÑOS, SEREMOS TESTIGOS DE LA LLEGADA DE DOS NUEVOS OBSERVATORIOS ESPACIALES QUE REVOLUCIONARAN EL CAMPO DE LA FORMACION DE GALAXIAS. EL TELESCOPIO ESPACIAL JAMES WEBB (JWST), CUYO LANZAMIENTO ESTA PREVISTO PARA DIC...
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Fecha límite participación
Sin fecha límite de participación.
Financiación
concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto
el día 2021-01-01
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Descripción del proyecto
EN LOS PROXIMOS AÑOS, SEREMOS TESTIGOS DE LA LLEGADA DE DOS NUEVOS OBSERVATORIOS ESPACIALES QUE REVOLUCIONARAN EL CAMPO DE LA FORMACION DE GALAXIAS. EL TELESCOPIO ESPACIAL JAMES WEBB (JWST), CUYO LANZAMIENTO ESTA PREVISTO PARA DICIEMBRE DE 2021, REVELARA, POR PRIMERA VEZ, LAS MORFOLOGIAS OPTICAS DE GALAXIAS EN EL UNIVERSO TEMPRANO (Z> 3). EL CARTOGRAFIADO EUCLID (LANZAMIENTO EN FEBRERO DE 2023) OBSERVARA EL ~ 35% DEL CIELO VISIBLE CON UNA RESOLUCION ESPACIAL COMPARABLE A LA QUE OFRECE ACTUALMENTE EL TELESCOPIO ESPACIAL HUBBLE. ESTE PROYECTO GIRA EN TORNO A LOS DATOS DE ESTAS DOS PROXIMAS INSTALACIONES, JUNTO A SIMULACIONES COSMOLOGICAS DE PRIMER NIVEL, PARA AVANZAR EN NUESTRA COMPRENSION DE COMO LAS GALAXIAS ADQUIEREN SUS PROPIEDADES MORFOLOGICAS A LO LARGO DEL TIEMPO COSMICO DESDE UNA PERSPECTIVA NOVEDOSA BASADA EN DATOS. USAREMOS EL APRENDIZAJE AUTOMATICO SUPERVISADO Y AUTO-SUPERVISADO DE ULTIMA GENERACION PARA (1) REVELAR LAS HISTORIAS DE FORMACION ESTELAR NO PARAMETRICAS DE MILLONES DE GALAXIAS, (2) ESTABLECER NUEVAS RESTRICCIONES SOBRE EL PAPEL DE LA RETROALIMENTACION SN EN LA REGULACION DE LA FORMACION ESTELAR EN LOS DISCOS PRIMORDIALES (3) PROPORCIONAN LA PRIMERA DESCRIPCION MORFOLOGICA DE LAS GALAXIAS EN Z> 3 Y (3) PROPORCIONAN UN CENSO DETALLADO DE LA CANTIDAD DE ESTRELLAS ACRETADAS EN LAS GALAXIAS. EL PROYECTO ES PARTE DE UN ESFUERZO CONTINUADO PARA CONSTRUIR UN NUEVO GRUPO MULTI DISCIPLINAR EN EL IAC CENTRADO EN TORNO AL APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA LA ASTROFISICA. VOLUCION DE GALAXIAS\EUCLID\JWST\SURVEYS\BIG DATA\INTELIGENCIA ARTIFICIAL