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Detecção e classificação de objetos estelares jovens com métodos de aprendizado de máquina

Processo: 24/23182-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2025
Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2025
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Astronomia - Astrofísica Estelar
Pesquisador responsável:Phillip Andreas Brenner Galli
Beneficiário:Pedro Medeiros Merino
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):Fotometria   Formação de estrelas
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:diagramas cor-cor | estrelas jovens | fotometria | métodos de aprendizado de máquina | Formação estelar

Resumo

Os diagramas cor-cor são frequentemente utilizados em astronomia para detecção e classificação de objetos estelares jovens baseado no seu excesso de emissão no infravermelho. Em geral, isso é feito aplicando-se critérios fotométricos de seleção manual para definir a região de cada classe de objetos em diagramas específicos. Este projeto tem como objetivo desenvolver uma ferramenta de detecção e classificação de objetos estelares jovens usando métodos de aprendizado de máquina (por exemplo, redes neurais) para implementar essa tarefa de forma mais objetiva e eficiente. O aluno irá conduzir um levantamento dos objetos estelares jovens catalogados em regiões de formação estelar próximas e os dados fotométricos disponíveis, preparar um conjunto de treinamento de dados, implementar e testar modelos de classificação usando bibliotecas de código aberto para o desenvolvimento de métodos de aprendizado de máquina. A ferramenta desenvolvida neste trabalho será utilizada futuramente na busca por objetos estelares jovens mais dispersos em regiões extensas do céu na periferia das regiões de formação estelar e aglomerados estelares jovens.

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