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Doutorando do ON realiza projeto que une Astronomia e Inteligência Artificial

Publicado em 01/10/2021 15h26
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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 artigoJ-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.