O que o AstroClassifier faz
Recebe características fotométricas e o redshift de um objeto astronômico e utiliza uma rede neural para estimar se ele pertence à classe STAR, GALAXY ou QSO.
Sobre o projeto
Uma ponte entre Astronomia e Inteligência Artificial
O AstroClassifier nasceu como Trabalho de Conclusão de Curso em Física Computacional, com o objetivo de investigar como redes neurais podem reconhecer padrões em dados astronômicos reais e classificar diferentes tipos de objetos do Universo.
De onde surgiu
Da pesquisa acadêmica para uma experiência interativa
O projeto foi desenvolvido a partir do estudo da classificação de objetos astronômicos usando dados observacionais. A proposta foi treinar uma rede neural capaz de diferenciar estrelas, galáxias e quasares a partir de medidas de brilho e do redshift desses objetos.
A versão web transforma essa pesquisa em uma experiência mais acessível, permitindo explorar os dados, entender como o modelo funciona e testar classificações de forma interativa.
O problema
Nem todo ponto brilhante no céu é uma estrela
Grandes levantamentos astronômicos registram enormes quantidades de objetos. Entre eles estão estrelas da nossa própria galáxia, galáxias contendo bilhões de estrelas e quasares extremamente luminosos e distantes.
Classificar esses objetos em larga escala é uma tarefa ideal para técnicas de aprendizado de máquina, capazes de encontrar padrões em grandes conjuntos de dados.
O que o modelo não faz
O modelo não analisa fotografias ou pixels de imagens do céu. Ele trabalha com valores numéricos, como medidas de brilho em diferentes bandas e o redshift do objeto.
Os dados
Como transformar a luz do céu em números?
Levantamentos astronômicos medem quanto brilho um objeto apresenta em diferentes regiões do espectro eletromagnético. Essas medições formam uma espécie de assinatura fotométrica.
Ao combinar essas medições fotométricas com o redshift, a rede neural pode identificar padrões associados aos diferentes tipos de objetos astronômicos.
Abaixo estão algumas das características usadas pelo modelo. Selecione uma delas para entender o que representa:
SDSS
Sloan Digital Sky Survey
O SDSS fornece observações em diferentes filtros ópticos e uma grande base de objetos astronômicos catalogados.
WISE
Wide-field Infrared Survey Explorer
O WISE complementa as observações com informações no infravermelho, adicionando novas características ao conjunto de dados utilizado pelo modelo.
Além do modelo
Ciência também precisa ser compreensível
O objetivo desta versão do AstroClassifier não é apenas mostrar uma previsão. É também explicar de forma acessível como dados, Astronomia e Inteligência Artificial podem trabalhar juntos.