Hackathon de Supercómputo acercará a estudiantes y especialistas a los desafíos de la astronomía basada en datos

La iniciativa, impulsada por CUDI y LAMOD con el apoyo de infraestructura de PIG y Grid-UNAM, se realizará los días 22 y 23 de agosto en formato híbrido y convocará a participantes de diversos niveles de experiencia para desarrollar soluciones de ciencia de datos aplicadas a la clasificación de objetos astronómicos variables.

La astronomía contemporánea enfrenta una transformación sin precedentes debido al crecimiento exponencial del volumen y la complejidad de los datos generados por grandes observatorios y sondeos astronómicos. En respuesta a este desafío, la Red Nacional de Investigación y Educación de México, CUDI, anunció la realización del Hackathon: Clasificación de Series de Tiempo con Aplicación a Datos Astronómicos, una actividad que permitirá a estudiantes, investigadores y profesionales aplicar técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático a problemas reales de la astronomía moderna.

El evento se desarrollará en modalidad híbrida, con sede presencial en el Instituto de Astronomía de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), los días 22 y 23 de agosto, y busca fomentar el uso de infraestructura avanzada de cómputo para el análisis de datos científicos.

El objetivo principal del hackathon es que los participantes diseñen, implementen y evalúen modelos computacionales capaces de clasificar series de tiempo astronómicas, trabajando con conjuntos de datos provenientes de importantes proyectos internacionales. Además de la precisión de los modelos, la organización valorará aspectos como la reproducibilidad de los análisis, la interpretación científica de los resultados y la capacidad de comunicar claramente las metodologías utilizadas.

Para facilitar la participación de personas con distintos niveles de experiencia, la competencia estará estructurada en tres modalidades. El nivel básico se enfocará en la clasificación de curvas de luz provenientes del proyecto OGLE, permitiendo a los equipos familiarizarse con técnicas fundamentales de análisis de datos astronómicos. El nivel intermedio utilizará datos de Gaia, incorporando información fotométrica y astrométrica adicional para enriquecer los modelos de clasificación. Finalmente, la modalidad avanzada abordará escenarios inspirados en Rubin/LSST, caracterizados por grandes volúmenes de datos, información incompleta y desafíos asociados a la detección de fenómenos transitorios.

La convocatoria está dirigida tanto a estudiantes de educación media y superior como a investigadores, profesionales de empresas públicas o privadas y entusiastas de la ciencia de datos. Aunque se requieren conocimientos básicos de programación y análisis de datos, no es necesario contar con experiencia previa en astronomía, ya que los conceptos fundamentales relacionados con el reto serán presentados antes del inicio de las actividades.

De acuerdo con los organizadores, esta iniciativa representa una oportunidad para que los participantes se involucren en proyectos científicos apoyados por infraestructura computacional de alto nivel y trabajen con datos generados por observaciones astronómicas reales. Asimismo, el hackathon busca fortalecer capacidades en análisis de grandes volúmenes de información, aprendizaje automático y computación avanzada, competencias cada vez más relevantes para la investigación y la innovación en múltiples disciplinas.

Con actividades como esta, la comunidad académica y tecnológica de la región continúa promoviendo el desarrollo de talento especializado y el aprovechamiento de infraestructuras avanzadas para enfrentar los retos científicos de la era del dato.

Más información e inscripciones: CUDI, Hackathon: Clasificación de Series de Tiempo con Aplicación a Datos Astronómicos.