Neste programa conversamos sobre o Machine Learning na Astronomia. Conversamos com dois cientistas da computação Ahirton Lopes e Roberta Duarte, que nos explicou como isso funciona na prática e a evolução das pesquisas.

Assuntos abordados no tema
Os avanços da ciência e com poder computacional
Os desafios e problemas enfrentados
Pesquisa da Roberta sobre buracos negros
O que as máquinas inteligentes são capazes de fazer?
Como é aplicado os modelos de aprendizagem de máquina para Astronomia?
Quais foram os ganhos e a evolução que pode contribuir?
Careira ciência de dados com a astrofísica

Links úteis
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https://spacetoday.com.br/astrofisicos-usam-tecnicas-de-machine-learning-para-determinar-o-raio-dos-exoplanetas/
https://divulgacao.iastro.pt/pt/2020/05/13/uma-nova-ferramenta-de-machine-learning-para-determinar-parametros-estelares/
https://jornal.usp.br/ciencias/astrofisica-brasileira-lidera-primeira-simulacao-de-um-buraco-negro-com-uso-de-inteligencia-artificial/
https://terrarara.com.br/machine-learning/deep-learning-com-base-em-fisica-para-avaliar-locais-de-armazenamento-de-dioxido-de-carbono/

Participantes

Jéssica Nathany (Programadora  e  host)
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Weslley Fratini (Software Developer e co-host)
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/weslley-fratini/

Ahirton Lopes (Chief Data Officer na Lambda3)
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ahirton/
Twitter: https://twitter.com/AhirtonLopes
Podcaster na Lambda3: https://www.lambda3.com.br/tag/podcast/



Roberta Duarte Pereira (Doutorando em Astrofísica)
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/roberta-duarte-7313b7196/

Lattes: http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do;jsessionid=7DED4FC4011317CF78575CF58183EA9E.buscatextual_66

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