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Tipo: Trabalho de conclusão de graduação
Título: Identificação de lentes gravitacionais utilizando técnicas de aprendizagem profunda
Autor(es)/Inventor(es): Matioli, Viviane de Mattos
Orientador: Porto, Fábio André Machado
Coorientador: Pereira, Rafael Silva
Resumo: Estima-se que grandes levantamentos planejados para o futuro próximo devam observar uma quantidade de lentes gravitacionais fortes algumas ordens de magnitude maior que o volume conhecido atualmente, em particular na escala de galáxias. Tradicionalmente, o processo de identificação destes tipos de lentes envolve inspeção visual de imagens, o que não será viável neste cenário devido a grande quantidade de dados totais produzidos, dentre os quais lentes fortes são fenômenos relativamente raros. Assim será necessário o desenvolvimento de métodos automatizados mais eficientes para esta tarefa. Neste trabalho buscamos desenvolver um método para auxiliar no processo de identificação destas lentes, utilizando técnicas de aprendizagem profunda, mais especificamente redes neurais siamesas. O método é treinado e avaliado tanto em imagens reais quanto simuladas. Resultados obtidos em alguns cenários indicam a possibilidade de sua utilização como uma etapa inicial para filtragem de candidatos a lentes, eliminando metade dos candidatos falsos, enquanto classifica a maior parte das lentes verdadeiras de maneira correta.
Palavras-chave: Lentes gravitacionais fortes
Redes neurais artificiais
Aprendizagem profunda
Strong gravitational lensing
Artificial neural networks
Deep learning
Assunto CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::ASTRONOMIA::INSTRUMENTACAO ASTRONOMICA::ASTRONOMIA OTICA
Unidade produtora: Observatório do Valongo
Editora: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Data de publicação: 24-Ago-2020
País de publicação: Brasil
Idioma da publicação: por
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Citação: MATIOLI, Viviane de Mattos. Identificação de lentes gravitacionais utilizando técnicas de aprendizagem profunda. 2020. 58 f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Astronomia) - Observatório do Valongo, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2020.
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