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Previous issue date: 2018-09-06 / Futuras pesquisas observacionais com investimentos, telescópios e tecnologias nunca antes vistos, estão sendo propostas na tentativa de se desvendar os mistérios do Universo. Em nosso trabalho, fornecemos um panorama desse cenário, com especial atenção para a classificação de supernovas que será feita pelo LSST (Large Synoptic Survey Telescope) a partir de 4244. Inicialmente introduzimos a física que envolve o evento da Supernova e sua observação, com o objetivo de tratar o problema da classificação fotométrica de supernovas didaticamente.
Fornecemos importantes referências no uso de diferentes aprendizagens de máquina e redes neurais para esse propósito. Incluímos resultados do uso de alguns dos métodos computacionais e a teoria por trás deles, destacando suas potencialidades e vunerabilidades.
Os métodos de aprendizagem de máquina podem envolver supervisão ou não. Objetivamos descrever a aplicação destas poderosas ferramentas, na análise de dados observacionais e verificamos resultados inesperados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/10381 |
| Date | 06 September 2018 |
| Creators | SILVA, R. D. |
| Contributors | CASARINI, L., J. C. Fabris, MARRA, V. |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Física, Programa de Pós-Graduação em Física, UFES, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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