Anãs Brancas e Instrumentação Astronômica: Uso de machine learning em detecção de prováveis candidatas a anãs brancas
Autor:
Silveira, José Ricardo
Resumo:
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.
Descrição:
Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências Físicas e Matemáticas. Departamento de Física.
