Julian Proboste
Ingeniero civil en computación y astrónomo
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Sobre mí
Framework de inferencia bayesiana basada en simulaciones que encapsula cualquier likelihood en un simulador estocástico, para obtener y validar la distribución posterior sin conocerla de forma explícita y reducir el tiempo de inferencia respecto al muestreo tradicional. Aplicación a datos reales de Planck 2018 para inferir los seis parámetros del modelo estándar de cosmología ΛCDM con 200.000 simulaciones, incluyendo las densidades de materia bariónica y oscura, la tasa de expansión del universo y la amplitud de las fluctuaciones primordiales. La posterior coincide con un análisis MCMC estándar dentro de 0.2 desviaciones estándar.
Experiencia
Científico de Datos at Departamento de Física, Universidad de Chile (2024-11 – Present)
- Framework de inferencia bayesiana basada en simulaciones que encapsula cualquier likelihood en un simulador estocástico, para obtener y validar la distribución posterior sin conocerla de forma explícita y reducir el tiempo de inferencia respecto al muestreo tradicional.
- Aplicación a datos reales de Planck 2018 para inferir los seis parámetros del modelo estándar de cosmología ΛCDM con 200.000 simulaciones, incluyendo las densidades de materia bariónica y oscura, la tasa de expansión del universo y la amplitud de las fluctuaciones primordiales. La posterior coincide con un análisis MCMC estándar dentro de 0.2 desviaciones estándar.
Educación
Ingeniería Civil en Computación – Universidad de Chile (2021 – 2027)
Licenciatura en Astronomía – Universidad de Chile (2021 – 2027)
