SEMINAR OF THE DEPARTMENT OF ASTRONOMY
AI and Big Data in Astronomy: Challenges and Opportunities
a talk by Reinaldo Roberto Rosa (Coordenadoria de Pesquisa Aplicada e Desenv. Tecnológico (COPDT)-INPE-MCTI) - In-Person
Abstract:
Artificial Intelligence (AI) and Big Data are transforming astronomy, astrophysics, and cosmology, enabling the analysis of massive datasets from modern observatories in conjunction with a priori and a posteriori simulations. Traditional methods struggle to keep up with the increasing volume of data, making AI techniques such as machine learning essential for data processing, classification, and anomaly detection. In this context, this talk explores applications of AI and Big Data in astronomy, from automated object classification to signal processing within new paradigms such as MMA. We will discuss key challenges such as data biases, model interpretability, and computational demands, while introducing fundamental Big Data concepts to astronomers unfamiliar with data engineering, MLOPS and XAI. We conclude by discussing how collaboration involving astronomers, data scientists, and AI experts can unlock new discoveries and optimize data-driven research, contextualizing DeepTech in Astronomy.
Short-Bio:
Técnico em telecomunicações pelo Instituto Tecnológico de Jacareí-ITJ (1982), com estágio realizado no Dep. de Eletrônica do ITA (1983). Graduação em Astronomia pela UFRJ (turma de 1984). Nesta oportunidade cursou também todas as disciplinas complementares oferecidas para o Bacharelado em Física. Durante a graduação foi monitor e bolsista de iniciação científica participando de observações de radioastronomia no observatório de Itapetinga em Atibaia-SP. Ingressou na pós-graduação do INPE em 1989 obtendo o título de mestre e doutor no programa de PG em Ciências e Tecnologias Espaciais, na modalidade Astrofísica Computacional. A pesquisa de doutorado foi realizada na Universidade de Maryland (de 1993 a 1994) sob supervisão dos pesquisadores Surjalal Sharma e Nat Gopalswamy. Com bolsa da FAPESP, fez pós-doutorado no programa colaborativo entre a Divisão de Geofísica Espacial do INPE e o programa de física espacial computacional do STELAB-Nagoya Univ., no Japão (1996). Obteve Bolsa de Jovem Pesquisador da FAPESP(1998-2001) no NUSASC-INPE (Processo N o 97/13374-1). Aprovado em concurso público (2002) e contratado como pesquisador do Lab. Associado de Computação e Matemática Aplicada (LABAC) do INPE-MCTI e promovido a pesquisador titular em 2006. Exerceu por 2 vezes o cargo de vice-chefe do LABAC e coordenador do Programa de Pós-graduação em Computação Aplicada (CAP) do INPE. Sob patrocínio da FAPESP, CAPES e CNPq participou e organizou diversos encontros científicos e escolas, sempre em áreas multi e interdisciplinares envolvendo a computação científica. Tem atuado em projetos de física ambiental e computação aplicada a problemas específicos em educação e ciências sociais envolvendo aprendizagem de máquina e modelagem de dados. Aperfeiçou-se no estudo e previsão de anomalias e eventos extremos a partir de técnicas de aprendizagem profunda (Deep Learning). Desde 2015 tem participado e promovido cursos avançados de Data Analytics, Machine Learning e Big Data. Destaque em eventos internacionais: Workshop NSF/Univ. of Maryland: Predicting Extremes by Data-Driven Analytics de 30 Sep - 2 Oct, 2020): talk: Modeling and predicting extreme events from p-model and RNN-LSTM: limitations and perspectives. Webpage: https://prexda.astro.umd.edu/; Realizou visitas técnicas, em março de 2024, às Universidades de Oxford e Nottingham com palestras e aulas sobre MLOPs em P&D, sob o patrocínio da FAPESP (proc. 2021/15114-8). Projeto de P&D mais recente: Desafios Científicos e Tecnológicos para Realização de um Debriefing Avaliativo Digital com suporte de IA, com Dra D. C. Alavarce. Atuou como consultor da Tecnologia Educacional e Inteligência Artificial (2021), auxiliando na elaboração de um projeto PIPE-Fase II (design de arquitetura para uma plataforma inteligente de avaliação, elaborada para as áreas da saúde, com customizações para aplicações no programa Artemis). Na área de C&T Espacial é atual membro do comitê gestor do ISSC-LSST (https://issc.science.lsst.org/ ), PI do BPG-LSST, membro do CA da Coordenadoria de Pesquisa Aplicada e Desenvolvimento Tecnológico (COPDT) do INPE-MCTI, e Coordenador da subcomissão de Big Data para elaboração do Plano Nacional de Astronomia do MCTI. No escopo do Projeto PIPE-Fase II tem atuado como consultor voluntário no NEXUS Hub do Parque de Inovação Tecnológica (PIT) instalado em São José dos Campos.
Google Meet: https://meet.google.com/pcw-gmem-jyi
Link da transmissão: https://www.youtube.com/c/AstronomiaIAGUSP/live