{"id":23818,"date":"2024-09-05T10:50:37","date_gmt":"2024-09-05T13:50:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sbfisica.org.br\/v1\/sbf\/?p=23818"},"modified":"2024-09-05T11:32:38","modified_gmt":"2024-09-05T14:32:38","slug":"desafios-e-oportunidades-para-analise-de-dados-em-grandes-pesquisas-astronomicas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sbfisica.org.br\/v1\/sbf\/desafios-e-oportunidades-para-analise-de-dados-em-grandes-pesquisas-astronomicas\/","title":{"rendered":"Desafios e oportunidades para an\u00e1lise de dados em grandes pesquisas astron\u00f4micas"},"content":{"rendered":"\n

Desafios e oportunidades para an\u00e1lise de dados em grandes pesquisas astron\u00f4micas<\/p>\n\n\n\n

Em setembro, o Dr. Alessandro Ederoclite, do Centro de Estudios de F\u00edsica del Cosmos de Arag\u00f3n, Teruel, Espanha<\/em> , visitar\u00e1 o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) para algumas palestras e conversas sobre levantamentos astron\u00f4micos, ferramentas computacionais e aplica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

A visita do Dr. Ederoclite ser\u00e1 patrocinada por uma bolsa CAPES (Impresso).<\/p>\n\n\n\n

Datas\u00a0:\u00a0<\/strong>9\u00a0e 10\u00a0de<\/sup>\u00a0setembro\u00a0, das 9h30 \u00e0s 11h30 e das 13h00 \u00e0s 14h00<\/p>\n\n\n\n

Instrutor<\/strong> : Dr. Alessandro Ederoclite, Centro de Estudos de F\u00edsica do Cosmos de Arag\u00e3o, Teruel, Espanha<\/p>\n\n\n\n

Dura\u00e7\u00e3o<\/strong> : 6 horas<\/p>\n\n\n\n

Location<\/strong>: Sergio Sobral Auditorium at INPE \u2013 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, S\u00e3o Jos\u00e9 dos Campos, SP (https:\/\/maps.app.goo.gl\/oBp983yTic6rFGzH7<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

P\u00fablico<\/strong> : Estudantes de p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o (mestrado e doutorado) em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o, Astronomia e Astrof\u00edsica (n\u00e3o exclusivo).<\/p>\n\n\n\n

Objetivo<\/strong> : Apresentar pesquisas astron\u00f4micas, acesso e processamento de dados, ferramentas, desafios e oportunidades na ci\u00eancia de dados dentro da astronomia.<\/p>\n\n\n\n

Lugares dispon\u00edveis<\/strong> : Lugares limitados dispon\u00edveis! Garanta seu lugar com anteced\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n

Inscri\u00e7\u00f5es<\/strong> : https:\/\/espacovirtual.inpe.br\/moodle\/course\/view.php?id=41<\/a>
<\/strong>Contato e d\u00favidas <\/strong>:<\/a><\/strong> Rafael Santos ( rafael.santos@inpe.br<\/a> )<\/p>\n\n\n\n

Dia 1<\/h1>\n\n\n\n

Introdu\u00e7\u00e3o a Grandes Pesquisas Astron\u00f4micas<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Objetivo<\/strong> : Fornecer uma compreens\u00e3o fundamental dos levantamentos astron\u00f4micos e sua import\u00e2ncia.<\/p>\n\n\n\n

T\u00f3picos<\/strong> :<\/p>\n\n\n\n

–              Vis\u00e3o geral dos levantamentos astron\u00f4micos:<\/p>\n\n\n\n

o   Breve hist\u00f3ria e evolu\u00e7\u00e3o dos levantamentos astron\u00f4micos.<\/p>\n\n\n\n

o   Exemplos de pesquisas importantes: Sloan Digital Sky Survey (SDSS), Gaia, LSST (Legacy Survey of Space and Time), DES (Dark Energy Survey), etc.<\/p>\n\n\n\n

–              Principais objetivos cient\u00edficos:<\/p>\n\n\n\n

o   Mapear o cosmos, entender a evolu\u00e7\u00e3o c\u00f3smica, detectar exoplanetas, estudar mat\u00e9ria\/energia escura, etc.<\/p>\n\n\n\n

–              Tipos de dados coletados:<\/p>\n\n\n\n

o   Imagem, espectroscopia, dados de s\u00e9ries temporais.<\/p>\n\n\n\n

–              Atividade: Discuss\u00e3o geral com perguntas e respostas sobre como os dados astron\u00f4micos diferem de outros grandes conjuntos de dados.<\/p>\n\n\n\n

Acesso aos dados e processamento inicial<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Objetivo<\/strong> : Ensinar como acessar dados de pesquisas astron\u00f4micas e executar etapas iniciais de processamento.<\/p>\n\n\n\n

T\u00f3picos<\/strong> :<\/p>\n\n\n\n

–              Reposit\u00f3rios de Dados e Acesso:<\/p>\n\n\n\n

o   Como acessar dados de grandes pesquisas (SDSS, Gaia, etc.).<\/p>\n\n\n\n

o   APIs e portais de dados (por exemplo, servi\u00e7os Vizier, Aladin, TAP).<\/p>\n\n\n\n

–              Formatos de dados:<\/p>\n\n\n\n

o   Introdu\u00e7\u00e3o ao FITS (Flexible Image Transport System) e outros formatos de dados comuns.<\/p>\n\n\n\n

o   Diferen\u00e7as entre dados brutos e processados.<\/p>\n\n\n\n

–              Tratamento b\u00e1sico de dados:<\/p>\n\n\n\n

o   Ferramentas para acesso a dados: bibliotecas Python (AstroPy, Astroquery).<\/p>\n\n\n\n

o   Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 consulta baseada em SQL (por exemplo, CasJobs para SDSS).<\/p>\n\n\n\n

–              Atividade: Exerc\u00edcio pr\u00e1tico: Acessar e baixar um pequeno conjunto de dados de uma pesquisa p\u00fablica.<\/p>\n\n\n\n

Limpeza e prepara\u00e7\u00e3o de dados<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Objetivo<\/strong> : Abordar t\u00e9cnicas de limpeza e prepara\u00e7\u00e3o de dados astron\u00f4micos para an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\n

T\u00f3picos<\/strong> :<\/p>\n\n\n\n

–              Desafios em Dados Astron\u00f4micos:<\/p>\n\n\n\n

o   Lidar com ru\u00eddo, dados ausentes e artefatos.<\/p>\n\n\n\n

o   Compreender a calibra\u00e7\u00e3o de dados (por exemplo, corre\u00e7\u00f5es fotom\u00e9tricas e espectrosc\u00f3picas).<\/p>\n\n\n\n

–              Pr\u00e9-processamento de dados:<\/p>\n\n\n\n

o   Manipula\u00e7\u00e3o de grandes conjuntos de dados: subamostragem, redu\u00e7\u00e3o de dimensionalidade.<\/p>\n\n\n\n

o   Pr\u00e9-processamento de s\u00e9ries temporais: remo\u00e7\u00e3o de tend\u00eancias, dobramento.<\/p>\n\n\n\n

–              Ferramentas pr\u00e1ticas:<\/p>\n\n\n\n

o   Ferramentas Python para limpeza de dados (Pandas, NumPy).<\/p>\n\n\n\n

o   Bibliotecas especializadas (por exemplo, Lightkurve para dados de s\u00e9ries temporais).<\/p>\n\n\n\n

–              Atividade: Sess\u00e3o de codifica\u00e7\u00e3o guiada: Limpeza de um conjunto de dados de amostra usando Python.<\/p>\n\n\n\n

Dia 2<\/h1>\n\n\n\n

T\u00e9cnicas avan\u00e7adas de an\u00e1lise de dados<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Objetivo<\/strong> : Introduzir t\u00e9cnicas avan\u00e7adas de an\u00e1lise de dados adaptadas \u00e0 astronomia.<\/p>\n\n\n\n

T\u00f3picos<\/strong> :<\/p>\n\n\n\n

–              Aprendizado de m\u00e1quina em astronomia:<\/p>\n\n\n\n

o   Casos de uso: Classifica\u00e7\u00e3o de objetos celestes, detec\u00e7\u00e3o de anomalias, estimativa de desvio para o vermelho fotom\u00e9trico.<\/p>\n\n\n\n

o   T\u00e9cnicas: Aprendizagem supervisionada vs. n\u00e3o supervisionada, aprendizagem profunda.<\/p>\n\n\n\n

–              An\u00e1lise de s\u00e9ries temporais:<\/p>\n\n\n\n

o   M\u00e9todos de detec\u00e7\u00e3o de per\u00edodo (Lomb-Scargle, autocorrela\u00e7\u00e3o).<\/p>\n\n\n\n

o   Lidar com amostragens irregulares e lacunas.<\/p>\n\n\n\n

–              An\u00e1lise Espectral:<\/p>\n\n\n\n

o   T\u00e9cnicas de classifica\u00e7\u00e3o espectral e determina\u00e7\u00e3o de desvio para o vermelho.<\/p>\n\n\n\n

o   Ferramentas: Specutils, SciPy para dados espectrais.<\/p>\n\n\n\n

–              Atividade: Codifica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica: Aplicando um modelo de aprendizado de m\u00e1quina para classificar objetos astron\u00f4micos.<\/p>\n\n\n\n

Desafios e Dire\u00e7\u00f5es Futuras<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Objetivo<\/strong> : Discutir os desafios atuais e explorar dire\u00e7\u00f5es futuras na an\u00e1lise de dados astron\u00f4micos.<\/p>\n\n\n\n

T\u00f3picos<\/strong> :<\/p>\n\n\n\n

–              Desafios de escalabilidade:<\/p>\n\n\n\n

o   Trabalhando com conjuntos de dados em escala de petabytes: Computa\u00e7\u00e3o distribu\u00edda, recursos de nuvem.<\/p>\n\n\n\n

o   Ferramentas: Dask, Apache Spark, Google Cloud\/AWS para processamento em larga escala.<\/p>\n\n\n\n

–              Gest\u00e3o de Dados:<\/p>\n\n\n\n

o   Arquivamento de dados, padr\u00f5es de metadados (padr\u00f5es VO, IVOA).<\/p>\n\n\n\n

o   Reprodutibilidade e ci\u00eancia aberta.<\/p>\n\n\n\n

–              Desafios emergentes:<\/p>\n\n\n\n

o   An\u00e1lise de dados em tempo real (por exemplo, detec\u00e7\u00e3o transit\u00f3ria em LSST).<\/p>\n\n\n\n

o   Integra\u00e7\u00e3o com astronomia multi-comprimento de onda\/multi- mensageiro.<\/p>\n\n\n\n

–              Discuss\u00e3o: Discuss\u00e3o aberta sobre desafios emergentes e como a ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o pode contribuir para resolv\u00ea-los.<\/p>\n\n\n\n

Estudos de caso e ideias de projetos<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Objetivo<\/strong> : Aplicar conhecimento por meio de estudos de caso e debater ideias de projetos.<\/p>\n\n\n\n

T\u00f3picos<\/strong> :<\/p>\n\n\n\n

–              Estudos de caso:<\/p>\n\n\n\n

o   Hist\u00f3rias de sucesso de descobertas baseadas em dados em astronomia (por exemplo, ondas gravitacionais, detec\u00e7\u00e3o de exoplanetas).<\/p>\n\n\n\n

o   Aplica\u00e7\u00f5es reais de aprendizado de m\u00e1quina em pesquisas astron\u00f4micas.<\/p>\n\n\n\n

–              Ideias de Projetos:<\/p>\n\n\n\n

o   Sess\u00e3o de brainstorming: Identificando potenciais projetos de pesquisa para ci\u00eancia de dados em astronomia.<\/p>\n\n\n\n

o   Discutir colabora\u00e7\u00f5es interdisciplinares.<\/p>\n\n\n\n

–               Atividade<\/strong> : Trabalho em grupo: Os alunos prop\u00f5em um projeto de pequena escala com base no que aprenderam.<\/p>\n\n\n\n

Notas Finais<\/u><\/strong><\/p>\n\n\n\n

–\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0Recursos: Forne\u00e7a aos alunos uma lista de leituras importantes, conjuntos de dados e ferramentas on-line.<\/p>\n\n\n\n

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