Hackathon de Supercomputação aproximará estudantes e especialistas dos desafios da astronomia baseada em dados

A iniciativa, promovida pela CUDI e pela LAMOD com o apoio da infraestrutura do PIG e da Grid-UNAM, será realizada nos dias 22 e 23 de agosto em formato híbrido e reunirá participantes com diversos níveis de experiência para desenvolver soluções de ciência de dados aplicadas à classificação de objetos astronômicos variáveis.

A astronomia contemporânea enfrenta uma transformação sem precedentes devido ao crescimento exponencial do volume e da complexidade dos dados gerados por grandes observatórios e levantamentos astronômicos. Em resposta a esse desafio, a Rede Nacional de Pesquisa e Educação do México, CUDI, anunciou a realização do Hackathon: Classificação de Séries Temporais com Aplicação a Dados Astronômicos, uma atividade que permitirá que estudantes, pesquisadores e profissionais apliquem técnicas de ciência de dados e aprendizado de máquina a problemas reais da astronomia moderna.

O evento será realizado no formato híbrido, com sede presencial no Instituto de Astronomia da Universidade Nacional Autônoma do México (UNAM), nos dias 22 e 23 de agosto, e tem como objetivo promover o uso de infraestrutura computacional avançada para a análise de dados científicos.

O objetivo principal do hackathon é que os participantes projetem, implementem e avaliem modelos computacionais capazes de classificar séries temporais astronômicas, trabalhando com conjuntos de dados provenientes de importantes projetos internacionais. Além da precisão dos modelos, a organização avaliará aspectos como a reprodutibilidade das análises, a interpretação científica dos resultados e a capacidade de comunicar claramente as metodologias utilizadas.

Para facilitar a participação de pessoas com diferentes níveis de experiência, a competição será estruturada em três modalidades. O nível básico se concentrará na classificação de curvas de luz provenientes do projeto OGLE, permitindo que as equipes se familiarizem com técnicas fundamentais de análise de dados astronômicos. O nível intermediário utilizará dados do Gaia, incorporando informações fotométricas e astrométricas adicionais para enriquecer os modelos de classificação. Por fim, a modalidade avançada abordará cenários inspirados no Rubin/LSST, caracterizados por grandes volumes de dados, informações incompletas e desafios associados à detecção de fenômenos transitórios.

A convocatória é dirigida tanto a estudantes do ensino médio e superior quanto a pesquisadores, profissionais de empresas públicas ou privadas e entusiastas da ciência de dados. Embora sejam necessários conhecimentos básicos de programação e análise de dados, não é necessário ter experiência prévia em astronomia, uma vez que os conceitos fundamentais relacionados ao desafio serão apresentados antes do início das atividades.

De acordo com os organizadores, essa iniciativa representa uma oportunidade para que os participantes se envolvam em projetos científicos apoiados por infraestrutura computacional de alto nível e trabalhem com dados gerados por observações astronômicas reais. Além disso, o hackathon busca fortalecer as capacidades em análise de grandes volumes de informação, aprendizado de máquina e computação avançada, competências cada vez mais relevantes para a pesquisa e a inovação em diversas disciplinas.

Com atividades como essa, a comunidade acadêmica e tecnológica da região continua promovendo o desenvolvimento de talentos especializados e o aproveitamento de infraestruturas avançadas para enfrentar os desafios científicos da era dos dados.

Mais informações e inscrições: CUDI, Hackathon: Classificação de Séries Temporais com Aplicação a Dados Astronômicos.