{"id":40322,"date":"2018-11-05T10:17:10","date_gmt":"2018-11-05T10:17:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/?p=40322"},"modified":"2018-11-05T10:17:10","modified_gmt":"2018-11-05T10:17:10","slug":"escuela-de-invierno-del-iac","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/2018\/escuela-de-invierno-del-iac\/","title":{"rendered":"El Campus de Guajara acoge la Escuela de Invierno del IAC sobre Big Data"},"content":{"rendered":"

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La XXX Escuela de Invierno del Instituto de Astrof\u00edsica de Canarias<\/a> (IAC) es un encuentro anual para j\u00f3venes investigadores que tendr\u00e1 lugar del 5 al 10 de noviembre en el Sal\u00f3n de Actos del aulario General del Campus de Guajara de la Universidad de La Laguna. Abordar\u00e1 uno de los principales retos a los que se enfrentar\u00e1 la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de astr\u00f3nomos: el manejo de las cantidades masivas de datos, tambi\u00e9n conocidos como Big Data. La ingente cantidad de informaci\u00f3n que recogen los telescopios es cada vez m\u00e1s grande y compleja. El an\u00e1lisis de estos datos usando herramientas tradicionales ser\u00eda imposible, por lo que es necesario emplear otras nuevas, muchas de las cuales no existen todav\u00eda.<\/p>\n

Ana Monreal, investigadora del IAC y organizadora del encuentro formativo de este a\u00f1o, asegura que estamos viviendo un cambio de paradigma en lo referente al an\u00e1lisis de datos astron\u00f3micos. \u201cLa pr\u00f3xima generaci\u00f3n de investigadores es muy consciente de ello\u201d, comenta. Y a\u00f1ade: \u201cEl \u00e9xito de la presente convocatoria de la Escuela, con m\u00e1s de 250 solicitudes y participantes de todo el mundo, es un claro reflejo de dicha toma de conciencia\u201d.<\/p>\n

Esta edici\u00f3n contar\u00e1 con cinco profesores: Dalya Baron, investigadora de la Universidad de Tel-Aviv (Israel); Marc Huertas, investigador del IAC; Mario Juric, c atedr\u00e1tico de la Universidad de Washington (EEUU); Michael Biehl, catedr\u00e1tico del Instituto Johann Bernoulli de Matem\u00e1ticas y Ciencias de la Computaci\u00f3n de la Universidad de Groningen (Pa\u00edses Bajos) y S. George Djorgovski, catedr\u00e1tico del Instituto de Tecnolog\u00eda de California, Caltech (EEUU).<\/p>\n

George Djorgovski brindar\u00e1 una visi\u00f3n general sobre el uso de las t\u00e9cnicas de procesamiento de datos astron\u00f3micos: \u201cLa cantidad de informaci\u00f3n en Astronom\u00eda crece exponencialmente \u2014destaca\u2014, duplic\u00e1ndose cada a\u00f1o y medio\u201d. Sin embargo, este investigador de Caltech insiste en que el factor que se debe tener en cuenta no es tanto el tama\u00f1o, sino la complejidad de los datos y el contenido de la informaci\u00f3n. \u201cAh\u00ed es donde se encuentran la mayor\u00eda de los desaf\u00edos t\u00e9cnicos y las oportunidades cient\u00edficas\u201d.<\/p>\n

Mario Juric expondr\u00e1 la evoluci\u00f3n del Big Data durante la pr\u00f3xima d\u00e9cada. \u201cLos datos llegar\u00e1n a ser demasiado voluminosos para que los humanos los examinen por su cuenta, utilizando los medios tradicionales\u201d. Por ello, tiene claro que \u201cla programaci\u00f3n y el conocimiento profundo de las estad\u00edsticas ser\u00e1n cada vez m\u00e1s importantes\u201d.<\/p>\n

Dalya Baron afirma que los programas de an\u00e1lisis de grandes bases de datos ser\u00e1n una herramienta tan esencial como los telescopios para los astr\u00f3nomos. \u201cLas muestras as\u00ed tratadas producir\u00e1n vol\u00famenes de datos incluso m\u00e1s grandes que los que tenemos hoy \u2014manifiesta\u2014. De esta forma, nos permitir\u00e1n profundizar en el ruido y descubrir tendencias ocultas durante mucho tiempo en nuestros conjuntos de datos\u201d.<\/p>\n

Inteligencia artificial<\/strong><\/p>\n

La b\u00fasqueda de patrones en los datos ser\u00e1 una labor cada vez m\u00e1s frecuente para los astrof\u00edsicos. Marc Huertas explica que, constantemente, intentan encontrar trazas de procesos f\u00edsicos en los datos que recogen de los diferentes telescopios. \u201cA medida que los datos se hacen m\u00e1s complejos, el proceso de b\u00fasqueda de patrones se vuelve m\u00e1s complejo igualmente\u201d, describe. As\u00ed, apunta a las t\u00e9cnicas modernas de Inteligencia Artificial como soluci\u00f3n. \u201cEst\u00e1n estrechamente vinculadas al concepto de Big Data, ya que necesitan grandes vol\u00famenes de datos y al mismo tiempo pueden procesarlos en m\u00faltiples dimensiones\u201d.<\/p>\n

Los asistentes a este encuentro formativo profundizar\u00e1n a lo largo de la semana en estad\u00edstica avanzada, t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico y los programas utilizados para hacer \u201cminer\u00eda\u201d de datos. Adem\u00e1s, visitar\u00e1n las instalaciones del Observatorio del Teide (Iza\u00f1a, Tenerife) y del Observatorio del Roque de los Muchachos (Garaf\u00eda, La Palma).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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