Investigación
Durante mi doctorado en la Pontificia Universidad Católica de Chile he estado trabajando en análisis espectro-fotométrico de atmósferas de enanas blancas con aprendizaje automático (machine learning). Motivada por los grandes surveys que se llevarán a cabo en los próximos años, y bajo la supervisión de Dra. Claudia Aguilera-Gómez, he estado trabajando para desarrollar un algoritmo basado en aprendizaje automático para estimar parámetros estelares para enanas blancas, a partir de sus observaciones fotométricas y/o espectroscópicas.
Esta idea nació durante mi último año de mi licenciatura, donde probé relaciones masa-radio de enanas blancas prediciendo parámetros estelares para espectroscopía en el rango ultravioleta de una pequeña muestra de estrellas, mientras trabajaba en el grupo de Dra. Odette Toloza, en la Universidad Técnica Federico Santa María.
Previamente, tuve la oportunidad de trabajar con Dr. Matthias Schreiber, en un proyecto de un semestre que se centró en modelar evolución de variables cataclísmicas usando Modules for Experiments in Stellar Astrophysics (MESA) para probar una prescripción de frenado magnético (Ortúzar-Garzón et al. (2024)).
Publicaciones
- Suggested magnetic braking prescription derived from field complexity fails to reproduce the cataclysmic variable orbital period gap, Ortúzar-Garzón, V., et al.: A&A, 690, L1 (2024)
Curriculum Vitae
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