Uma busca por aglomerados estelares jovens com métodos de aprendizado de máquina

• Processo: 23/15776-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Astronomia - Astronomia de Posição e Mecânica Celeste
• Pesquisador responsável: Phillip Andreas Brenner Galli
• Beneficiário: Breno Popowicz Pereira
• Instituição Sede: Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 20/12518-8 - Dinâmica e evolução de Aglomerados Estelares Jovens (DYSC), AP.JP
• Assunto(s): Formação de estrelas Astrometria
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Formação estelar | Machine-Learning | Missão Espacial GAIA | Astrometria

Resumo

A astronomia vive um momento de crescimento rápido no volume e complexidade de dados com a execução de diversos levantamentos astrométricos, fotométricos e espectroscópicos do céu. O uso de métodos de aprendizado de máquina combinando dados de diversos levantamentos é a chave para novas descobertas. Este projeto tem como objetivo identificar novos grupos de estrelas na vizinhança Solar buscando por superdensidades de estrelas no espaço de parâmetros que define a distribuição espacial, cinemática e idade de aglomerados estelares. O aluno irá combinar os dados fotométricos obtidos de diversos levantamentos do céu para selecionar uma amostra de candidatas a estrela jovem, e usar a astrometria de alta precisão fornecida pelo satélite Gaia para agrupar as estrelas com propriedades cinemáticas semelhantes usando métodos de clusterização. Os novos grupos estelares identificados neste estudo serão posteriormente investigados no contexto do projeto DYSC e monitorados com observações para melhor caracterizá-los.