XXVI Escuela de Invierno de Astrofísica de las Islas Canarias

Astrofísica Bayesiana

La XXVI Escuela de Invierno de Astrofísica de las Islas Canarias, organizada por el Instituto de Astrofisica de Canarias (IAC), se centra en la aplicación de métodos bayesianos para la inferencia en Astrofísica. El Escuela de Invierno recibe a un máximo de 50 estudiantes de doctorado e investigadores postdoctorales jóvenes, ofreciendo a los participantes una oportunidad única de ampliar sus conocimientos en este campo de la Astrofísica.

Fundamentos científicos

Nuestro objetivo como científicos es descifrar los secretos de la naturaleza. Hacemos esto mediante el desarrollo de modelos físicos en base a nuestro conocimiento actual del Universo. Estos modelos se utilizan para hacer predicciones comprobables, que luego se comparan con todo tipo de observaciones. Debido a las especificidades inherentes, una gran parte del trabajo en Astronomía y Astrofísica se produce sólo en esta frontera, donde uno tiene que llevar a cabo la comparación entre las observaciones y los modelos. Las observaciones siempre son limitadas en número y precisión, por lo que la comparación tiene que realizarse con mucho cuidado. Afortunadamente, un conjunto de herramientas matemáticas, actualmente conocidas como "inferencia bayesiana" han sido desarrolladas en los últimos siglos para facilitar y formalizar este trabajo en la interfaz entre datos y modelos.

Nuestra visión del Universo es imperfecta porque la información que obtenemos de las observaciones es siempre incompleta e incierta. La presencia de ruido y las limitaciones en nuestros aparatos de medición, junto con nuestro conocimiento limitado de los fenómenos en estudio, hacen que la comparación entre modelos y observaciones no sea una tarea fácil. Incertidumbre, degeneraciones y ambigüedades plagan nuestros resultados y uno tiene que ser plenamente consciente de ellos para dar resultados fiables que ayuden a avanzar la ciencia. La consecuencia más importante de los puntos anteriores es que la inferencia tiene que ser llevada a cabo probabilísticamente: no vamos a ser capaces de estar seguro de una conclusión con el 100% de certeza. Además, la inferencia no se realiza completamente a ciegas: siempre tenemos un cierto conocimiento a priori sobre los parámetros del modelo que tenemos que explicitar en nuestra línea de razonamiento. Todos los puntos anteriores son parte natural de la inferencia Bayesiana y el uso de su potencia extrema está siendo generalizado en los últimos años.

Esta Escuela de Invierno tiene como objetivo reunir, en un ambiente de trabajo relajado, a algunos de los principales científicos que trabajan en este campo y a estudiantes de doctorado e investigadores postdoctorales recientes. Se abordarán muchos aspectos de la Astrofísica Bayesiana, incluyendo los fundamentos, las herramientas y las aplicaciones a observaciones en diferentes campos. La escuela está especialmente diseñada para introducir a los jóvenes investigadores en el uso de la inferencia Bayesiana como una herramienta en su trabajo actual. De acuerdo con este objetivo, se han previsto varias sesiones prácticas para los estudiantes.

Más información: XXVI Canary Islands Winter School of Astrophysics

Notas de prensa relacionadas:

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Entrevistas:

• TOM LOREDO: “Con la estadística bayesiana podemos determinar la incertidumbre de la realidad”
• BRENDON J. BREWER: “La inferencia bayesiana maximiza la posibilidad de contestar ciertas preguntas con una mínima cantidad de datos”
• JOSÉ MIGUEL BERNARDO: “Los métodos estadísticos tradicionales son ineficaces para los problemas de la ciencia moderna” 
• DUSTIN LANG: “En Astrofísica, nos fijamos en los pequeños detalles”
• ROBERTO TROTTA: “Nuestra comprensión del Universo no depende de los datos, sino de nuestra capacidad para interpretarlos”
• PHIL GREGORY: “Si la vida en otros planetas ha evolucionado como en la Tierra, es más fácil que encontremos dinosaurios que vida inteligente”
• JEAN-LUC STARCK: “Si no se procesa previamente, no tendrás nunca una imagen del Universo”