| Processo: | 23/15044-5 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2024 |
| Data de Término da vigência: | 31 de agosto de 2024 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Astronomia - Astrofísica Estelar |
| Pesquisador responsável: | Jorge Luis Melendez Moreno |
| Beneficiário: | Giulia Martos |
| Supervisor: | Sara Lucatello |
| Instituição Sede: | Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | Osservatorio Astronomico Di Padova, Itália |
| Vinculado à bolsa: | 22/05833-0 - Assinaturas químicas planetárias no espectro de estrelas gêmeas solares, BP.MS |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Abundância dos elementos químicos |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Chemical abundances | machine learning | Solar twins | Abundâncias químicas |
Resumo Gêmeas solares foram importantes para o desenvolvimento de um método manual para determinar abundâncias químicas precisas de forma diferencial, permitindo obter uma precisão da ordem de 0.01-0.02 dex. Nesse projeto, temos o objetivo de usar gêmeas solares para desenvolver um código automático para atingir o mesmo nível de precisão que o método manual diferencial linha a linha, ou até mesmo uma precisão abaixo de 0.01 dex, aplicando algoritmos de Machine Learning a uma amostra de 91 gêmeas solares. Com essa precisão, é possível ir além das análises globais atuais de amostras estelares, e realizar a caracterização química de cada estrela individualmente. Assim, será possivel separar a assinatura de planetas da evolução química da Galáxia. Além disso, com o código desenvolvido, as medidas automáticas terão a mesma precisão do método manual linha a linha, que demanda muito tempo. | |
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