Nos encontramos em uma localização vantajosa para o estudo da formação e evolução de galáxias espirais. Situados no disco da Via-Láctea, somos capazes de fazer observações detalhadas sobre as estrelas individuais que a compõem. Com o avanço tecnológico das últimas décadas, foi possível coletar um grande conjunto de informações, (e.g. composição química, cinemática, astrometria e parâmetros atmosféricos), com alta resolução para uma vasta parte do volume Galáctico. Com o objetivo de compreender melhor a nossa Galáxia, desenvolvemos uma ferramenta, chamada StarHorse, que estima parâmetros como distâncias, idades, massas e avermelhamento utilizando informação disponível em levantamentos espectroscópicos, fotométricos e astrométricos. O código StarHorse estima os parâmetros através de um método Bayesiano, que constrói uma distribuição de probabilidade a partir do cálculo de verossimilhança entre observações e modelos de evolução teórica e a partir de priores Galácticos bem conhecidos. Os parâmetros que o StarHorse estima são cruciais para estudos de arqueologia Galáctica. Com eles é possível investigar a estrutura, o histórico de formação estelar, a função de massa inicial, o mapa tridimensional da nossa Galáxia e também adicionar vínculos a modelos quemodinâmicos da Via Láctea Neste trabalho, focaremos na descrição e validação do método, testando sua aplicabilidade em levantamentos recentes de espectroscópica, astrometria e fotometria. Também disponibilizamos catálogos com distâncias e extinção para comunidade astronômica. As nossas distâncias e extinções se tornaram referência dentro da colaboração APOGEE e foram liberadas junto com o seu Data Release 14. Ademais, catálogos foram liberados para os surveys RAVE, Gaia-ESO e GALAH. Neste trabalho, exploramos os resultados do StarHorse, especialmente os resultados APOGEE, em um contexto amplo de arqueologia Galáctica. / We are in an advantageous position to study the formation and evolution of disk galaxies. By being inside the Milky Way, we are able to make detailed observations about the individual stars that compose it. With the technological revolution of the latest years, it has been possible to collect a massive set of information, (e.g. chemical composition, kinematics, astrometry, and atmospheric parameters), with high resolution for a large portion of the Galactic volume. With the goal to understand better our Galaxy, we developed a tool, called StarHorse, that can estimate distances, ages, masses, and extinction from the available spectroscopic, astrometric, and photometric information. StarHorse makes these estimates through a Bayesian method, that builds a probability distribution over the models by calculating a likelihood function between observation and stellar evolution models, and by using common knowledge about our Galaxy as priors. The parameters that StarHorse estimates are crucial to Galactic archaeology studies. With them, we can investigate the structure, the star formation history, the initial mass function, the three-dimensional dust map of our Galaxy, and provide constraints to chemodynamical models of the Milky Way. In this work, we focus on the description and validation of the method, testing its applicability in recent spectroscopic and astrometric surveys. We also make available catalogs with distances and extinctions to the astronomy community. Our distances and extinctions became a reference inside the APOGEE-team and were released as part of the SDSS Data Release 14. Moreover, we made available catalogs also to other spectroscopic surveys such as Gaia-ESO, RAVE, and GALAH. In this work, we also explore these results, especially for APOGEE, in a broad Galactic archaeology context.

Nos encontramos em uma localização vantajosa para o estudo da formação e evolução de galáxias espirais. Situados no disco da Via-Láctea, somos capazes de fazer observações detalhadas sobre as estrelas individuais que a compõem. Com o avanço tecnológico das últimas décadas, foi possível coletar um grande conjunto de informações, (e.g. composição química, cinemática, astrometria e parâmetros atmosféricos), com alta resolução para uma vasta parte do volume Galáctico. Com o objetivo de compreender melhor a nossa Galáxia, desenvolvemos uma ferramenta, chamada StarHorse, que estima parâmetros como distâncias, idades, massas e avermelhamento utilizando informação disponível em levantamentos espectroscópicos, fotométricos e astrométricos. O código StarHorse estima os parâmetros através de um método Bayesiano, que constrói uma distribuição de probabilidade a partir do cálculo de verossimilhança entre observações e modelos de evolução teórica e a partir de priores Galácticos bem conhecidos. Os parâmetros que o StarHorse estima são cruciais para estudos de arqueologia Galáctica. Com eles é possível investigar a estrutura, o histórico de formação estelar, a função de massa inicial, o mapa tridimensional da nossa Galáxia e também adicionar vínculos a modelos quemodinâmicos da Via Láctea Neste trabalho, focaremos na descrição e validação do método, testando sua aplicabilidade em levantamentos recentes de espectroscópica, astrometria e fotometria. Também disponibilizamos catálogos com distâncias e extinção para comunidade astronômica. As nossas distâncias e extinções se tornaram referência dentro da colaboração APOGEE e foram liberadas junto com o seu Data Release 14. Ademais, catálogos foram liberados para os surveys RAVE, Gaia-ESO e GALAH. Neste trabalho, exploramos os resultados do StarHorse, especialmente os resultados APOGEE, em um contexto amplo de arqueologia Galáctica. / We are in an advantageous position to study the formation and evolution of disk galaxies. By being inside the Milky Way, we are able to make detailed observations about the individual stars that compose it. With the technological revolution of the latest years, it has been possible to collect a massive set of information, (e.g. chemical composition, kinematics, astrometry, and atmospheric parameters), with high resolution for a large portion of the Galactic volume. With the goal to understand better our Galaxy, we developed a tool, called StarHorse, that can estimate distances, ages, masses, and extinction from the available spectroscopic, astrometric, and photometric information. StarHorse makes these estimates through a Bayesian method, that builds a probability distribution over the models by calculating a likelihood function between observation and stellar evolution models, and by using common knowledge about our Galaxy as priors. The parameters that StarHorse estimates are crucial to Galactic archaeology studies. With them, we can investigate the structure, the star formation history, the initial mass function, the three-dimensional dust map of our Galaxy, and provide constraints to chemodynamical models of the Milky Way. In this work, we focus on the description and validation of the method, testing its applicability in recent spectroscopic and astrometric surveys. We also make available catalogs with distances and extinctions to the astronomy community. Our distances and extinctions became a reference inside the APOGEE-team and were released as part of the SDSS Data Release 14. Moreover, we made available catalogs also to other spectroscopic surveys such as Gaia-ESO, RAVE, and GALAH. In this work, we also explore these results, especially for APOGEE, in a broad Galactic archaeology context.

Nos encontramos em uma localização vantajosa para o estudo da formação e evolução de galáxias espirais. Situados no disco da Via-Láctea, somos capazes de fazer observações detalhadas sobre as estrelas individuais que a compõem. Com o avanço tecnológico das últimas décadas, foi possível coletar um grande conjunto de informações, (e.g. composição química, cinemática, astrometria e parâmetros atmosféricos), com alta resolução para uma vasta parte do volume Galáctico. Com o objetivo de compreender melhor a nossa Galáxia, desenvolvemos uma ferramenta, chamada StarHorse, que estima parâmetros como distâncias, idades, massas e avermelhamento utilizando informação disponível em levantamentos espectroscópicos, fotométricos e astrométricos. O código StarHorse estima os parâmetros através de um método Bayesiano, que constrói uma distribuição de probabilidade a partir do cálculo de verossimilhança entre observações e modelos de evolução teórica e a partir de priores Galácticos bem conhecidos. Os parâmetros que o StarHorse estima são cruciais para estudos de arqueologia Galáctica. Com eles é possível investigar a estrutura, o histórico de formação estelar, a função de massa inicial, o mapa tridimensional da nossa Galáxia e também adicionar vínculos a modelos quemodinâmicos da Via Láctea Neste trabalho, focaremos na descrição e validação do método, testando sua aplicabilidade em levantamentos recentes de espectroscópica, astrometria e fotometria. Também disponibilizamos catálogos com distâncias e extinção para comunidade astronômica. As nossas distâncias e extinções se tornaram referência dentro da colaboração APOGEE e foram liberadas junto com o seu Data Release 14. Ademais, catálogos foram liberados para os surveys RAVE, Gaia-ESO e GALAH. Neste trabalho, exploramos os resultados do StarHorse, especialmente os resultados APOGEE, em um contexto amplo de arqueologia Galáctica. / We are in an advantageous position to study the formation and evolution of disk galaxies. By being inside the Milky Way, we are able to make detailed observations about the individual stars that compose it. With the technological revolution of the latest years, it has been possible to collect a massive set of information, (e.g. chemical composition, kinematics, astrometry, and atmospheric parameters), with high resolution for a large portion of the Galactic volume. With the goal to understand better our Galaxy, we developed a tool, called StarHorse, that can estimate distances, ages, masses, and extinction from the available spectroscopic, astrometric, and photometric information. StarHorse makes these estimates through a Bayesian method, that builds a probability distribution over the models by calculating a likelihood function between observation and stellar evolution models, and by using common knowledge about our Galaxy as priors. The parameters that StarHorse estimates are crucial to Galactic archaeology studies. With them, we can investigate the structure, the star formation history, the initial mass function, the three-dimensional dust map of our Galaxy, and provide constraints to chemodynamical models of the Milky Way. In this work, we focus on the description and validation of the method, testing its applicability in recent spectroscopic and astrometric surveys. We also make available catalogs with distances and extinctions to the astronomy community. Our distances and extinctions became a reference inside the APOGEE-team and were released as part of the SDSS Data Release 14. Moreover, we made available catalogs also to other spectroscopic surveys such as Gaia-ESO, RAVE, and GALAH. In this work, we also explore these results, especially for APOGEE, in a broad Galactic archaeology context.