Caracterizando estrelas com J-PLUS

Por séculos, o geocentrismo sugeriu que a Terra era o centro do Universo. O surgimento do modelo heliocêntrico fez com que os cientistas passassem a considerar a existência de múltiplos mundos e a buscá-los.

Atualmente, mais de 4.900 destes objetos já foram confirmados, dos quais 3.180 foram detectados pela missão Kepler, em operação de 2009 a 2018, através do método de trânsito. Entretanto, não nos interessa apenas detectar estes corpos, é importante também poder caracterizá-los. Os parâmetros planetários dependem diretamente dos parâmetros atmosféricos de suas estrelas hospedeiras.

Este trabalho possui o objetivo de caracterizar as estrelas da missão Kepler, unindo Machine Learning e as informações fotométricas dos 12 filtros ópticos do Javalambre Photometric Local Universe Survey (J-PLUS) e dos 4 filtros do Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE) para gerar algoritmos previsores de parâmetros estelares (Teff, log g e [Fe/H]).

Além destas 16 magnitudes, utilizamos suas combinações em pares como informação de entrada para o algoritmo – totalizando 120 pares possíveis e, logo, 136 entradas. Estes algoritmos são alimentados por amostras de treinamento com estrelas que já possuem estes parâmetros bem definidos.

Para nossos preditores, recuperamos estes valores de um cruzamento entre LAMOST, WISE e J-PLUS com cerca de 100 mil estrelas. Após uma cuidadosa otimização dos hiperparâmetros mais importantes de nossos modelos, conseguimos obter boas previsões para os três parâmetros atmosféricos em questão (com precisões de ~107K para Teff, ~0.18 para log g e ~0.15 para [Fe/H]) para a amostra de teste.

Nas próximas etapas, com os parâmetros previstos, será possível recalcular também luminosidade, raio e massas estelares. Isto contribuirá diretamente na caracterização de possíveis exoplanetas em órbita.

Parâmetros estelares 

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Responsável pelo projeto:

Lethycia Maria de Carvalho (lattes)

Mestranda em Astronomia pelo ON

Contato: lethyciacarvalho@on.br