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Safwan Aljbaae

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Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Guaratinguetá. Faculdade de Engenharia (FEG)  (Instituição-sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Síria

PhD em Astronomia pelo Observatório de Paris (2013), graduado em Matemática pela Universidade de Damasco, Síria (2004). Tem experiência na área de astronomia com foco em famílias de asteróides e, dinâmica e controle na vizinhança de asteróides de formato irregular. Tem boa experiência em diferentes linguagens científicas em ambiente Ubuntu, como: FORTRAN, C, MATLAB, LATEX, Machine Learning, Deep Learning e Python. Durante o período de fevereiro de 2014 até 2021 trabalhou em 32 publicações diferentes em revistas indexadas qualis A1 e A2, o que resulta em uma produtividade de 4,6 artigos por ano. Sua pesquisa desenvolvida nos últimos 7 anos foi dividida em três partes principais: A primeira parte foi focada em dinâmica dos asteróides para entender a origem e evolução das famílias de asteróides, medindo a idade de várias famílias, simulando a evolução de cada membro da família sob o efeito das forças Yarkovsky e YORP. Na segunda parte foi feita a modelagem do campo gravitacional externo de um pequeno corpo celeste aplicando diferentes técnicas como, por exemplo, a estrutura gravitacional Mascon usando uma fonte poliédrica moldada. Foi estudado a dinâmica orbital de uma espaçonave em torno de vários sistemas de asteróides (Lutetia, Bennu, Sylvia, Antiope, Apophis). E na terceira parte da atividade científica é uma nova linha de investigação dedicada a aplicações de Machine Learning à dinâmica de pequenos corpos, que pode ser facilmente estendida a outros campos. Aplicando Deep Learning para: identificação de famílias de asteróides, estudo da dinâmica ressonante no Sistema Solar, entre outros. Usando também uma abordagem baseada em análises ou previsões de séries temporais para apresentar um indicador para detecção do caos. (Fonte: Currículo Lattes)

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