Anãs Brancas e Instrumentação Astronômica: Uso de machine learning em detecção de prováveis candidatas a anãs brancas

Abstract

O objetivo do trabalho foi testar o classificador RandomForestClassifier em dados de observações do S-PLUS e GAIA para averiguar a capacidade de classificar candidatas a anãs-brancas. Para isso, selecionamos diferentes amostras com diferentes características da base de dados desses surveys. Obtivemos previsões com mais de 99% de taxa de acerto a partir de treinamentos e testes. Em geral, os resultados se mostraram excelentes e bastante promissores. Plotamos diagramas de cores e analisamos os espectros disponíveis para analisar os resultados. À parte aos testes, encontramos espectros que põe certa dúvida quanto a classificação em anãs brancas. Por fim, nosso método de classificação pode ser otimizado e expandido a diferentes tipos espectrais de anãs brancas. Também poderá ser implementado e adaptado em outros surveys de forma que seja continuamente testado e aprimorado.