Universidad de Valparaíso abre postulaciones para la segunda versión de la Escuela de Machine Learning Aplicado a la Astronomía
15 julio 2026
La iniciativa, dirigida a estudiantes e investigadores, se desarrollará entre el 2 y el 6 de noviembre de 2026 y entregará herramientas fundamentales de aprendizaje automático aplicadas al análisis de datos astronómicos.
La Universidad de Valparaíso abrió la convocatoria para participar en la segunda versión de la Escuela de Machine Learning Aplicado al Análisis en Estrellas Masivas y Eventos de Microlente, instancia de formación especializada que se realizará entre el 2 y el 6 de noviembre de 2026 en el Edificio CIAE de la Universidad de Valparaíso, en Valparaíso, Chile.
La escuela está orientada a estudiantes de pre y postgrado, así como a investigadores interesados en incorporar herramientas de Machine Learning en sus proyectos científicos, entregando una sólida base teórica y práctica para el análisis de datos astronómicos.
Durante cinco días, los participantes conocerán los fundamentos del aprendizaje automático y su aplicación en áreas como la espectroscopía de estrellas masivas, el estudio de eventos de microlente gravitacional mediante curvas de luz y el análisis estadístico de grandes bases de datos astronómicas.
El programa contempla contenidos sobre bases de datos astronómicas, herramientas de Machine Learning y métodos estadísticos aplicados a la astronomía, proporcionando competencias que hoy son fundamentales para enfrentar los desafíos de la investigación científica basada en grandes volúmenes de información.
La escuela cuenta con 30 cupos, por lo que el proceso de selección será competitivo. Las postulaciones estarán abiertas hasta el 31 de agosto de 2026, durante todo el día.
La actividad reúne además la colaboración de académicos e instituciones nacionales e internacionales comprometidas con el desarrollo de nuevas metodologías para la investigación astronómica y el análisis de datos.
Las personas interesadas pueden conocer el programa completo, los requisitos de postulación y acceder al formulario de inscripción en el sitio web:
