Bacharela em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística (2013), bacharela em Astronomia pelo Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciencias Atmosféricas (2016) e doutora em Astronomia pelo Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciencias Atmosféricas (2024), todos pela Universidade de São Paulo. Atualmente, atua como Tecnologista no departamento de Astronomia do Observatório Nacional/MCTI. Tem experiência na área de Astronomia, com ênfase em Astrofísica Extragalactica, atuando principalmente nos seguintes temas: machine learning aplicado a dados de grandes mapeamentos astronômicos (classificação e photometric redshift), quasares e cosmologia. É membro do Southern Photometric Local Universe Survey (S-PLUS) e Cosmostatistics Initiative (COIN). (Fonte: Currículo Lattes)
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Este projeto tem como foco a construção e a exploração dos levantamentos de quasares do J-PAS e WEAVE-QSO. Além do uso dos quasares em aplicações cosmológicas, também vamos buscar por quasares a altos redshifts. A candidata, Liliane Nakazono, trará sua experiência em Machine Learning, desenvolvida no contexto do levantamento S-PLUS, contribuindo para melhorar e estender as técnicas utiliz…
O Southern Photometric Local Universe Survey (S-PLUS) permitirá uma variedade de estudos científicos ao observar uma área de 8000 graus quadrados do céu do hemisfério sul em 12 bandas ópticas largas, médias e estreitas. Neste projeto, a aluna determinará as populações estelares de galáxias no cluster de Hydra, um trabalho destinado a demonstrar a capacidade semelhante do S-PLUS em relação…
Em astronomia, uma tarefa importante é a identificação de corpos celestes específicos. Essa tarefa é muitas vezes realizada de forma manual, analisando-se os dados espectrais do corpo. Com os avanços na tecnologia empregada para observar esses corpos, e especialmente de telescópios que são capazes de capturar imagens de centenas de milhares de corpos, torna-se necessário o emprego de méto…
Nessa proposta, descrevemos dois projetos que realizaremos durante 1 ano em University of Washington sob supervisão do Prof. Dr Zeljko Ivezic. O primeiro projeto, atualmente em andamento, refere-se a estimação de redshift fotométrico de quasares usando aprendizagem supervisionada de máquina com dados do S-PLUS. Obtendo medidas precisas dos redshift fotométricos, construiremos um catálogo …
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