Classificação de quasares, estrelas e galáxias com técnicas de aprendizagem automática

• Autor(a) principal: Rodrigues, Natália Villa Nova
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-21122020-120638/
• topic: Estruturas em Largas Escalas; Large-Scale Structure; Levantamentos Fotométricos, Aprendizagem Automática.; Machine Learning.; Photometric Surveys; Quasares; Quasars

A próxima geração de levantamentos astrofsicos contará com grandes quantidades de dados. Esse cenário motiva o uso de ferramentas de aprendizagem automática para classificar objetos observados como fontes pontuais de emissão. A seleção de quasares, em particular, é de fundamental importância para obter vnculos de parâmetros cosmológicos, investigar a evolução do universo e desvendar o mistério da energia escura. Neste tra- balho utilizamos algoritmos de aprendizagem automática para classificar quasares entre estrelas e galáxias. Em particular, desenvolvemos uma técnica para incluir as incertezas das medidas nesses algoritmos e mostramos, a partir de um modelo simplificado, que essa abordagem melhora a performance dos classificadores. Essas técnicas foram aplicadas aos dados de dois levantamentos fotométricos, S-PLUS e miniJPAS, que são caracteri- zados principalmente por suas configurações de filtros de bandas estreitas. As técnicas desenvolvidas aqui serão posteriormente utilizadas para construir catálogos de quasares e mapas de estruturas em grandes escalas.