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Dos alumnas del doctorado de Física de la UIB son premiadas en un seminario en Alemania

por Redacción Mallorca Informa | 3 May, 2022 | Ciencia, Educación, Historias

Dos alumnas del doctorado de Física de la Universitat de les Illes Balears (UIB) han sido premiadas en un seminario dedicado a las ondas gravitacionales y a la astronomía de multimensajeros, que se ha celebrado en Alemania.

Según ha informado la UIB este lunes en una nota de prensa, Maite Mateu Lucena y Luana Michela Modafferi, alumnas del doctorado de Física y miembros del grupo de investigación en Física Gravitacional: teoría y observación (Gravity) del Instituto de Aplicaciones Computacionales de Código Comunitario (IAC3) de la Universidad balear, han sido galardonadas por los pósters presentados en el seminario WE-Heraeus, dedicado a las ondas gravitacionales y a la astronomía de multimensajeros, que ha tenido lugar del 25 al 28 de abril en el Physykzentrum de Bad Honnef, en Alemania.

El trabajo de Maite Mateu Lucena se centra en las aplicaciones de aprendizaje automático para moldear formas de ondas binarias compactas. Los métodos de aprendizaje automático son cada vez más importantes en la ciencia de las ondas gravitatorias para distinguir las señales del ruido, para estimar parámetros y modelar las señales a través de espacios de parámetros de altas dimensiones. El póster de Maite Mateu Lucena investiga el uso del aprendizaje automático como forma de ajustar modelos de ondas gravitacionales a todo el espacio de parámetros, centrándose en binarias de agujeros negros con precesión.

El trabajo de Luana Michela Modafferi se centraba en la búsqueda de ondas gravitacionales transitorias de larga duración a partir de púlsares con parpadeo mediante redes neuronales convolucionales. Los púlsares giran estrellas de neutrones y son un laboratorio ideal de física extrema. La detección de estas señales particulares podría ayudar a los científicos a entender el interior de estos objetos extremadamente densos, que todavía son desconocidos. El póster de Luana Michela Modafferi explica cómo la aplicación del aprendizaje automático a este problema de detección podría proporcionar una herramienta complementaria a los métodos tradicionales.

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