Objetivos y contextualización

La visión que tiene la humanidad del Universo cambió radicalmente en el siglo XX. La evolución de las técnicas de detección ha aumentado el número de objetos visibles en el cielo de unos pocos cientos a muchos miles de millones. Además, los objetos se pueden observar a través de radiación electromagnética en una amplia gama de longitudes de onda, desde radio e infrarrojo hasta la banda visible y los rayos X. Las técnicas experimentales de la física de partículas elementales se han adaptado para extender las observaciones de objetos celestes, por ejemplo a través de fotones de mayor energía (rayos gamma). Estas técnicas también permiten, por primera vez, la observación del cielo a través de mensajeros no electromagnéticos, es decir, partículas cargadas ("rayos cósmicos") y, muy recientemente, neutrinos. Finalmente, gigantescos interferómetros láser muy precisos han observado recientemente ondas gravitacionales, que brindan otra forma de observar objetos celestes.

Todas estas formas de observar el Universo están produciendo enormes cantidades de datos que se deben filtrar, calibrar, analizar y comparar con las predicciones teóricas. Esto requiere la reducción de los datos en sistemas de alto rendimiento y simulaciones en sistemas de altas prestaciones, combinadas con análisis estadísticos sofisticados y estimaciones de incertidumbre. Las técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial se están aplicando cada vez más en el campo. El objetivo del curso es explorar estas técnicas en el contexto del Grado.