Projeto Astronomia e Inteligência Artificial
Em um estudo recente, o doutorando do Observatório Nacional (ON) Carlos Andres Galarza Arevalo, orientado pela astrônoma do ON, Simone Daflon, conseguiu identificar dez estrelas que nunca haviam sido estudadas antes por meio de um projeto que une Astronomia e Inteligência Artificial.
A pesquisa resultou no “J-PLUS: Searching for very metal-poor star candidates using the SPEEM pipeline”, que foi aceito para publicação no Astronomy & Astrophysics Journal em setembro.
O estudo em questão envolve um projeto inovador na astronomia mundial, que conta com a participação de astrônomos do ON: o J-PLUS (Javalambre Photometric Local Universe Survey) realizado no Observatório Astrofísico de Javalambre (OAJ), na Espanha, que mapeia o céu do hemisfério norte. Conforme destacou Galarza, este é um levantamento fotométrico que está sendo realizado com telescópio de 80 centímetros de diâmetro e usando um sistema único de 12 filtros.
“Com essa combinação de 12 filtros, o levantamento oferece uma possibilidade muito mais ampla para explorar novas cores fotométricas e como elas podem estar relacionadas a diferentes objetos observados”, destacou o pesquisador.
Para a realização da pesquisa, Galarza utilizou o JPLUS-SPEEM (J-PLUS - Stellar Parameters Estimator with Ensemble Methods), uma ferramenta baseada no algoritmo de aprendizado de máquina (machine learning) Random Forest.
Essa solução, segundo o pesquisador, pode ser potencialmente incluída no processo de análise de dados do J-PLUS. Afinal, o JPLUS-SPEEM fornece uma classificação morfológica e estimativas de parâmetros estelares, como temperatura efetiva, gravidade superficial e metalicidade, para dados do J-PLUS, com maior eficiência no processamento de dados.
“Nesse projeto, estamos interessados em obter estimativas dos parâmetros estelares para procurar por novas candidatas a estrelas com baixa metalicidade. Então, por meio deste sistema único de filtros, tentamos desenvolver um modelo que seja suficientemente adequado para procurar esse grupo de estrelas”, explicou Galarza.
Segundo o pesquisador, o modelo em questão começou a ser desenvolvido em 2018. Neste período, foi possível identificar novas candidatas a estrelas de baixa metalicidade. A metalicidade estimada fotometricamente foi comprovada através de análise de espectros obtidos com o Telescópio William Herschel (WHT), localizado no Observatório del Roque de los Muchachos, na ilha de La Palma, nas Ilhas Canárias, na Espanha.
“Dessas 11 estrelas identificadas com o SPEEM, todas tiveram a baixa metalicidade confirmada através da análise espectroscópica, sendo que 10 estrelas nunca haviam sido observadas antes. Entre essas 10 estrelas, encontramos uma estrela com a metalicidade muito baixa, aproximadamente mil vezes menor que a metalicidade do Sol.”
De acordo com Galarza, estudar essas estrelas é importante para compreender melhor os processos de formação e evolução da nossa galáxia, que é um outro objetivo de sua pesquisa.
Os resultados deste trabalho foram apresentados, na última semana, no Workshop AIA - Inteligência Artificial em Astronomia. O evento virtual foi promovido pelo Departamento de Astronomia do Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências da Universidade de São Paulo (IAG/USP). O objetivo do workshop é disseminar o conhecimento produzido em aplicações de Inteligência Artificial à Astronomia no Brasil; promover o networking entre os pesquisadores e discutir possíveis ações para promover o desenvolvimento e a visibilidade da área.
O tema da apresentação de Galarza foi “Estimation of Stellar Parameter narrow-band surveys J-PLUS & S-PLUS”. Nela, ele apresentou uma extensão do SPEEM aplicado para o levantamento S-PLUS (Southern Photometric Local Universe Survey), que mapeia o céu do hemisfério Sul com observações realizadas no Complexo Astronômico Cerro Tololo Inter-American Observatory (CTIO), no Chile.
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Resumo do artigo publicado
Um dos desafios atuais mais importantes no campo da astrofísica estelar diz respeito à busca por estrelas muito pobres em metais (estrelas VMP; [Fe/H]<-2,0) no halo galáctico. Essas estrelas são necessárias para estudar e modelar processos de formação e evolução da Via Láctea. Em particular, a identificação de novas estrelas de baixa metalicidade, especialmente as estrelas extremamente pobres em metais (estrelas EMP, com [Fe / H] <-3,0), pode ajudar a compreender os primeiros estágios da história química da nossa galáxia.
Este trabalho apresenta uma possível aplicação de algoritmos de inteligência artificial e aprendizado de máquina para pesquisar candidatas a estrelas VMP e EMP a ser confirmadas por espectroscopia de média a alta resolução. Uma amostra de 11 candidatos a estrelas VMP foi selecionada para observação com o espectrógrafo ISIS montado no Telescópio William Herschel (WHT) e analisada com uma generalização do SEGUE Stellar Parameter Pipeline (n-SSPP, Beers et al. 2014). O modelo desenvolvido, conhecido como JPLUS-SPEEM, fornece classificação morfológica e estimativas de parâmetros estelares para dados J-PLUS. A comparação entre os parâmetros estelares Teff, logg e [Fe/H] obtidos a partir da análise espectral e JPLUS-SPEEM mostra boa concordância dentro de 49K +/- 128, 0,76 dex e 0,5 dex, respectivamente. Isso representa uma taxa de sucesso de 64+21-29% de encontrar novas estrelas com [Fe/H] <- 2,5.
Abstract:
One of the most important current challenges in the field of stellar astrophysics concerns the searching for very metal-poor stars (VMP stars; [Fe/H] < -2.0) in the galactic halo represents. These stars are necessary to study and model processes of formation and evolution of the Milky Way. In particular, the identification of new low-metallicity stars, especially the extremely metal-poor stars (EMP stars, with [Fe/H] < -3.0), may help to understand the early stages of our galaxy's chemical history.
This work presents one possible application of artificial intelligence and machine learning algorithms to search for VMP- and EMP-star candidates to be confirmed by medium and high-resolution spectroscopy. A sample of 11 VMP-stars candidates have been selected for observation with the ISIS spectrograph mounted on the William Herschel Telescope (WHT) and analyzed with a generalization of the SEGUE Stellar Parameter Pipeline (n-SSPP, Beers et al. 2014). The model developed, known as JPLUS-SPEEM, provides morphological classification and estimations of stellar parameters for J-PLUS Data. The comparison between stellar parameters Teff, logg, and [Fe/H] obtained from spectral analysis and JPLUS-SPEEM shows good agreement within 49K +/- 128, 0.76 dex, and 0.5 dex, respectively. That represents a success rate of 64+21-29% of finding new stars with [Fe/H]<-2.5.
Responsável pelo estudo:
Carlos Andres Galarza Arevalo (lattes)
Doutorando em Astronomia no Observatório Nacional
Contato: carlosgalarza@on.br