Benvenuti nella sezione didattica del Prof. Marco Russo
  1. Lezioni:
  2. Materiale didattico opzionale:
  3. Possibili tesi di Computer Science e/o Machine Learning da svolgere presso l'istituto di ricerca internazionale "RUDJER BOSKOVIC INSTITUTE"



      Classificazione di stelle variabili.
      La maggior parte delle stelle che ci circondano sono stelle variabili, ovvero stelle le cui grandezze caratteristiche, come per esempio la luminosita', variano nel tempo. Il recente sviluppo di misure di alta precisione ha rinvigorito l'interesse nello studio e la classificazione di stelle variabili. Per questo motivo, metodi automatici di classificazione sono oggi quanto mai richiesti dalla comunita' scientifica. Il progetto di tesi riguarda l'implementazione di algoritmi di classificazione automatica di stelle variabili attraverso l'uso di tecniche di apprendimento supervisionato. Lo studente avra' l'opportunita', oltre che di esplorare algoritmi esistenti e la loro efficienza nella classificazione di stelle variabili, di apprendere tecniche di machine learning, con particolare enfasi all'evolutionary computing.

      Ricerca di cluster di stelle nei dati del telescopio Gaia.
      Indizi sulla natura e l'origine della nostra galassia, la Via Lattea, sono contenuti nelle sue intricate sottostrutture. I dati forniti dal telescopio Gaia dell'Agenzia Spaziale Europea ci permettono di cercare tali sottostrutture in uno spazio di parametri multi-dimensionale che consiste in posizione, velocita' e luminosita' delle stelle. Di particolare interesse in questo campo di ricerca e' l'identificazione di gruppi di stelle legate tra loro, ad esempio gravitazionalmente. L'ambizioso obiettivo di questo progetto di tesi e' quello di applicare tecniche di apprendimento non-superviosionato per ricercare cluster di stelle nei dati del telescopio Gaia, contribuendo alla conoscenza delle complesse sottostrutture della nostra galassia. Lo studente avra' l'opportunita' di partecipare in attivita' di ricerca internazionali e di apprendere le piu' moderne tecniche di machine learning applicate al problema della quantizzazione vettoriale.