La Dra. Cristina Chiappini se doctoró en 1998 en la Universidad de Sao Paulo, Brasil. Tras un puesto postdoctoral en la Universidad de Columbia, obtuvo un puesto permanente en el Observatorio de Trieste (INAF), donde fue titular en 2003. En 2005, se trasladó a la Universidad de Ginebra como Maitre Assistant y, posteriormente, obtuvo un puesto permanente en el AIP de Potsdam en 2011.
Se le concedió una beca SNF Profesor Boursier de más de un millón de euros que tuvo que rechazar al aceptar el puesto en Potsdam. En 2012 fue destacada en AcademiaNet: el portal de las mujeres académicas excelentes. En el AIP ha creado un grupo de investigación formado por jóvenes asociados (estudiantes de posgrado y postdoctorales) y personal con el que aborda problemas más complejos, como la evolución química y dinámica global de la Vía Láctea (MW) a partir de grandes conjuntos de datos, como Gaia, SDSS, APOGEE y RAVE. Su cargo en el AIP le permite aprovechar su experiencia para explotar grandes estudios espectroscópicos para cartografiar la Vía Láctea. Ha sido la científica del proyecto 4MOST, un espectrógrafo multiobjeto que se está construyendo para el telescopio ESO-VISTA y, como tal, ha desempeñado un papel crucial en el establecimiento de los requisitos para la misión científica del instrumento y en la dirección de su desarrollo. Actualmente, es co-investigadora principal del sondeo 4MIDABLE-LR, al que se le ha asignado tiempo GTO en el telescopio VISTA, que observará millones de objetos en el disco y el bulbo de la Vía Láctea, complementando a Gaia con velocidades radiales y abundancias químicas.
La Dra. Chiappini tiene una larga trayectoria en evolución química, quimiodinámica y nucleosíntesis, y una amplia experiencia tanto con modelos como con grandes conjuntos de datos, y ha dirigido grandes proyectos y equipos. Fue una de las pioneras en utilizar la astrosismología como una importante herramienta para el campo de la arqueología galáctica, y su grupo ha realizado importantes contribuciones a SDSS III y IV con productos de datos avanzados y catálogos de valor añadido. Sus amplios intereses de investigación se centran en la arqueología galáctica, con especial atención a la evolución química y dinámica de los componentes estructurales de la Vía Láctea, así como en los entornos muy pobres en metales.
Tiene una amplia experiencia en la elaboración de modelos químicos y quimiodinámicos y en grandes estudios espectroscópicos para cartografiar la Vía Láctea. Entre los resultados clave más recientes se encuentran la identificación del viejo y genuino disco grueso, utilizando la astrosismología combinada con la espectroscopia, así como métodos de aprendizaje automático sin precedentes, la caracterización de las partes más internas de la Vía Láctea, desvelando las poblaciones que coexisten en la región (disco interno, barra, disco grueso y la componente soportada por presión confinada en las partes internas de la Galaxia). Estos datos constituyen la base para la reconstrucción de la historia de la formación estelar de la Vía Láctea, el ensamblaje de la masa y la evolución quimiodinámica. Esta capacidad ha sido clave para realizar enormes refinamientos en la determinación de las distancias fotométricas y, a su vez, para la medición robusta de más de 300 millones de estrellas en la Vía Láctea.
El equipo de StarHorse ha realizado importantes aportaciones a la comunidad científica, al tiempo que se mantiene activo en el continuo refinamiento en la medición de la expansión de las distancias y en las medidas cinemáticas a las estrellas, conforme la calidad y cantidad de los datos de Gaia sigue mejorando. Gracias al tamaño de la base de datos de Gaia y a las precisas medidas de distancia que permite StarHorse, su equipo pudo identificar la barra de la Vía Láctea mediante la densidad estelar al combinar Gaia DR2 con fotometría complementaria. El equipo también ha proporcionado distancias y mapas de extinción a los principales estudios espectroscópicos y ha contribuido a la cartografía química de todo el disco, hasta sus kiloparsecs centrales (gracias a la capacidad de APOGEE NIR de perforar el polvo y al código espectrofotométrico bayesiano de StarHorse que permite distancias precisas). Gracias a la precisión de la velocidad radial, los movimientos propios y las abundancias químicas, aborda el complejo problema de reconstruir la evolución química y dinámica de la Vía Láctea, así como la historia de la formación estelar y los eventos de fusión de las partes internas de la Galaxia, habiendo contribuido recientemente a un Annual Review of Astronomy and Astrophysics (ARAA) sobre el Bulto Galáctico.
El enorme tamaño de los conjuntos de datos espectroscópicos y de Gaia obligó al equipo de StarHorse a desarrollar e implementar técnicas de Big Data para analizar y extraer información de los datos. Actualmente, el equipo está incorporando la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo para ampliar aún más las capacidades de StarHorse y prepararse para futuros conjuntos de datos, aprovechando al máximo los valiosos datos de Gaia.
