ATENÇÃO - A pesquisadora Elena não poderá comparecer e ministrar o colóquio de hoje por razões de saúde. Aguarde novas informações.
Acessos:
- Auditório Abrahão de Moraes, no Instituto de Física;
- Docente IFUSP, caso não possa comparecer, participe via Zoom: Reunião 863 2683 2419. Senha: 752207
- Transmissão pública: acompanhe na tela cima pelo YouTube do IFUSP.
Resumo: The standard models of cosmology and particle physics are intertwined. While it is certain that the standard model of particle physics is incomplete (neutrino masses, strong CP-problem...), the standard model of cosmology "works", in the sense that it stubbornly continues to fit the data. From a theoretician's perspective this is rather unsatisfying. After all, the good fit leaves no leverage to discover what the 95% of the universe's dark energy and dark matter are made of. This talk hence focuses on 4 challenges that what will have to be overcome, in order to get upcoming LSST and Euclid data into a shape to discover new physics. The discussed challenges include the role of artificial intelligence, cyclic reasoning, model-independent statistics, and information in non-Gaussian cosmic structures.
Sobre a palestrante: A Dra. Elena Sellentin obteve seu doutoramento na Universidade de Heidelberg (Alemanha) e fez pós-doutorados no Imperial College (Inglaterra) e na Universidade de Genebra (Suíça). Atualmente ela é “Oort Fellow” e professora da Universidade de Leiden, na Holanda. Ela foi agraciada com o prêmio Otto-Haxel (2016) por seu trabalho em Astroestatística realizado durante o doutoramento, e recebeu o prêmio Wilma-Moser (2017) por pesquisas interdisciplinares nas áreas de Medicina, Ciências Naturais e Matemática. Em 2019 ela foi eleita vice-presidente da International Astrostatistics Association. Além de seus artigos em Astrofísica, Estatística e Astroestatística, a Dra. Elena Sellentin está publicando o livro “Inference of physics from astronomical data”, da Princeton University Press (2022).
Palavras-chaves: cosmology, particle physics, artificial intelligence
