{"id":23177,"date":"2026-11-03T11:26:58","date_gmt":"2026-11-03T14:26:58","guid":{"rendered":"https:\/\/ifa.uv.cl\/?p=23177"},"modified":"2026-11-03T11:30:09","modified_gmt":"2026-11-03T14:30:09","slug":"universidad-de-valparaiso-reune-a-30-participantes-de-todo-chile-en-escuela-de-machine-learning-aplicada-a-la-astronomia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ifa.uv.cl\/en\/universidad-de-valparaiso-reune-a-30-participantes-de-todo-chile-en-escuela-de-machine-learning-aplicada-a-la-astronomia\/","title":{"rendered":"Universidad de Valpara\u00edso re\u00fane a 30 participantes de todo Chile en segunda Escuela de Machine Learning aplicada a la astronom\u00eda"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"23177\" class=\"elementor elementor-23177\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-7c7f122 elementor-section-boxed elementor-section-height-default 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<strong>Escuela de Machine Learning Aplicado al An\u00e1lisis en Estrellas Masivas y Eventos de Microlente<\/strong>, una instancia de formaci\u00f3n cient\u00edfica que re\u00fane a especialistas en astronom\u00eda, estad\u00edstica e inform\u00e1tica para abordar nuevos desaf\u00edos de la investigaci\u00f3n astron\u00f3mica.<\/p><p>La actividad se desarrolla hasta el viernes 6 de noviembre en el edificio CIAE de la Universidad de Valpara\u00edso y recibi\u00f3 un total de 120 postulaciones, reflejando el creciente inter\u00e9s de la comunidad cient\u00edfica por incorporar herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico al an\u00e1lisis de datos astron\u00f3micos.<\/p><p>La escuela es organizada por acad\u00e9micos de la Universidad de Valpara\u00edso, Universidad T\u00e9cnica Federico Santa Mar\u00eda, Universidad Mayor y Pontificia Universidad Cat\u00f3lica de Valpara\u00edso, y cuenta con el apoyo del proyecto GEMINI-ANID N.\u00ba 32250002.<\/p><h4>Nuevas herramientas para investigar el Universo<\/h4><p>El Machine Learning, o aprendizaje autom\u00e1tico, se ha transformado en una herramienta cada vez m\u00e1s relevante para la astronom\u00eda moderna, especialmente frente al enorme volumen de datos generado por telescopios e instrumentos de observaci\u00f3n.<\/p><p>Estas tecnolog\u00edas permiten identificar patrones, clasificar fen\u00f3menos y desarrollar modelos predictivos que contribuyen a comprender procesos f\u00edsicos complejos.<\/p><p>La Dra. <strong>Catalina Arcos<\/strong>, acad\u00e9mica del Instituto de F\u00edsica y Astronom\u00eda de la Universidad de Valpara\u00edso e integrante del comit\u00e9 cient\u00edfico organizador, participa en esta iniciativa orientada a fortalecer la formaci\u00f3n especializada y promover la aplicaci\u00f3n de herramientas computacionales avanzadas a problemas reales de investigaci\u00f3n astron\u00f3mica.<\/p><p>La propuesta formativa busca que las y los participantes no solo conozcan los fundamentos del aprendizaje autom\u00e1tico, sino que tambi\u00e9n puedan aplicar estas metodolog\u00edas al an\u00e1lisis de estrellas masivas y eventos de microlente gravitacional, trabajando colaborativamente con investigadores de distintas instituciones.<\/p><h4>Cinco d\u00edas de formaci\u00f3n intensiva<\/h4><p>Durante la semana, las y los participantes abordar\u00e1n contenidos te\u00f3ricos y pr\u00e1cticos relacionados con estad\u00edstica, an\u00e1lisis espectrosc\u00f3pico, aprendizaje autom\u00e1tico y procesamiento de datos astron\u00f3micos.<\/p><p>El programa contempla cinco proyectos cient\u00edficos que permitir\u00e1n aplicar los conocimientos adquiridos a problemas concretos: predicci\u00f3n de par\u00e1metros estelares mediante aprendizaje autom\u00e1tico, clasificaci\u00f3n de eventos de microlente gal\u00e1cticos, identificaci\u00f3n de perfiles de emisi\u00f3n en estrellas Be, deconvoluci\u00f3n de l\u00edneas espectrales y determinaci\u00f3n de distribuciones de velocidades rotacionales.<\/p><p>Las actividades est\u00e1n a cargo de un equipo acad\u00e9mico integrado por Michel Cur\u00e9, Catalina Arcos, Ver\u00f3nica Motta y Alejandra Christen, de la Universidad de Valpara\u00edso; Raquel Pezoa, de la Universidad T\u00e9cnica Federico Santa Mar\u00eda; Ignacio Araya y Sara Cu\u00e9llar, de la Universidad Mayor; y Pedro Esc\u00e1rate y Gonzalo Far\u00edas, de la Pontificia Universidad Cat\u00f3lica de Valpara\u00edso.<\/p><p>La programaci\u00f3n culminar\u00e1 el viernes 6 de noviembre con la presentaci\u00f3n de los trabajos desarrollados por los grupos participantes, instancia que permitir\u00e1 compartir resultados y discutir las posibilidades de aplicaci\u00f3n de estas metodolog\u00edas en futuras investigaciones.<\/p><h4>Colaboraci\u00f3n cient\u00edfica y formaci\u00f3n de nuevas generaciones<\/h4><p>La segunda versi\u00f3n de esta escuela constituye un espacio de encuentro entre disciplinas e instituciones, favoreciendo el intercambio de experiencias y el desarrollo de nuevas capacidades cient\u00edficas.<\/p><p>Entre las universidades representadas por sus participantes se encuentran la Universidad de Valpara\u00edso, Universidad T\u00e9cnica Federico Santa Mar\u00eda, Universidad de Santiago de Chile, Universidad de Chile, Universidad de La Serena, Universidad Andr\u00e9s Bello, Universidad Diego Portales, Universidad de Antofagasta y Pontificia Universidad Cat\u00f3lica de Valpara\u00edso.<\/p><p>Con esta iniciativa, el Instituto de F\u00edsica y Astronom\u00eda de la Universidad de Valpara\u00edso contribuye a fortalecer la formaci\u00f3n avanzada y la colaboraci\u00f3n interuniversitaria, promoviendo la incorporaci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas al estudio del Universo.<\/p><p><strong>M\u00e1s informaci\u00f3n y programa:<\/strong> <a href=\"https:\/\/ifa.uv.cl\/mlvalpo\/programa\" data-rich-text-autolink=\"\">https:\/\/ifa.uv.cl\/mlvalpo\/programa<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Con 120 postulaciones y 30 participantes seleccionados de distintas universidades del pa\u00eds, la segunda versi\u00f3n de la Escuela de Machine Learning re\u00fane en Valpara\u00edso a especialistas y j\u00f3venes investigadores para explorar nuevas aplicaciones de la inteligencia artificial en el estudio de estrellas masivas y fen\u00f3menos de microlente gravitacional. 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