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Ferramentas de inteligência artificial para grandes levantamentos de galáxias

Processo: 19/10923-5
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de maio de 2020 - 30 de abril de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Astronomia - Astrofísica Extragaláctica
Pesquisador responsável:Laerte Sodré Junior
Beneficiário:Laerte Sodré Junior
Instituição-sede: Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional  Formação e evolução da galáxia  Aprendizagem profunda 

Resumo

Pretendemos usar ferramentas de {\it machine learning} e {\it deep learning} na análise de grandes levantamentos fotométricos e espectroscópicos, como o S-PLUS, o J-PLUS, o J-PAS e o PFS, para extrair informações de forma eficiente dos grandes conjuntos de dados que estão ou serão gerados por estes projetos. Nosso foco inicial é a análise dos dados que vêm sendo obtidos pelo S-PLUS, mas as técnicas serão aplicadas, posteriormente, aos projetos J-PLUS, J-PAS e PFS. Para isso vamos investir tanto na implementação de algoritmos quanto na preparação de conjuntos de treinamento adequados para nossos propósitos científicos. Os resultados do projeto, como redshifts fotométricos e parâmetros que descrevem propriedades das populações estelares das galáxias, serão úteis para inúmeras aplicações (AU)