1. Identificação | |
Tipo de Referência | Vídeo em Evento (Audiovisual Material) |
Site | mtc-m16c.sid.inpe.br |
Identificador | 8JMKD3MGPDW34P/43HC4FP |
Repositório | sid.inpe.br/mtc-m16c/2020/11.05.16.56 |
Última Atualização | 2020:11.17.12.38.34 (UTC) administrator |
Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m16c/2020/11.05.16.56.05 |
Última Atualização dos Metadados | 2021:03.29.22.55.28 (UTC) administrator |
Chave de Citação | ArantesFo:2020:DeSuCo |
Título | Detecção de supernovas no contexto de astrofísica de múltiplas fontes |
Formato | On-line. |
Ano | 2020 |
Data de Acesso | 23 set. 2024 |
Tipo Secundário | PRE CN |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 32466 KiB |
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2. Contextualização | |
Autor | Arantes Filho, Luís Ricardo |
Grupo | CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR |
Afiliação | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Endereço de e-Mail do Autor | luisricardoengcomp@gmail.com |
Nome do Evento | Workshop dos Cursos de Computação Aplicada do INPE, 20 (WORCAP) |
Localização do Evento | São José dos Campos |
Data | 8-11 e 14-17 set. 2020 |
Editora (Publisher) | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Cidade da Editora | São José dos Campos |
Título do Livro | Vídeos |
Tipo Terciário | apresentacao tecnica |
Histórico (UTC) | 2020-11-05 16:56:05 :: simone -> administrator :: 2020-11-06 10:56:42 :: administrator -> simone :: 2020 2020-11-17 12:38:39 :: simone -> administrator :: 2020 2020-11-26 17:58:10 :: administrator -> simone :: 2020 2020-11-27 17:44:02 :: simone -> administrator :: 2020 2021-03-29 22:55:28 :: administrator -> simone :: 2020 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Resumo | Uma questão importante referente à análise de eventos cósmicos extremos como Supernovas (SN) é que estes eventos geram diferentes tipos de dados relacionados a múltiplas fontes. Estas múltiplas fontes estão relacionadas às emissões e interações de partículas, luz e energia com o meio interestelar. Algumas das múltiplas fontes que estão presentes em SN podem ser, por exemplo: a emissão de neutrinos, referentes à interação de partículas; as ondas gravitacionais, referentes à detecções de perturbações no tecido do espaço-tempo geradas pelo violento colapso da explosão; as curvas de luz e os espectros de radiação, referentes a emissão e absorção de elementos químicos gerados após a explosão da SN. Este conceito é relacionado a recente área de pesquisa denominada Multi-MessengerAstrophysics (MMA), ou seja, Astrofísica de Múltiplas Fontes. Este campo de pesquisas tem relação ao desenvolvimento de estruturas e modelos computacionais de análise de dados que permitem ao especialista observar e analisar objetos como: supernovas, buracos negros, estrelas de nêutrons, entre outros, em fontes de luz, partículas e ondas gravitacionais. A análise fundamental para dados de SN está relacionada à sua classificação que pode ser feita pela análise espectral e pela análise da curva de luz que identifica a predominância de determinados tipos de elementos químicos como o Hidrogênio, Hélio e o Silício determinando o tipo de explosão. A classificação de Supernovas de Tipo Ia (SNIa) tem papel importantíssimo no cenário científico recente, que relaciona este estudo ao Prêmio Nobel de Física de 2011 dado aos astrofísicos Saul Perlmutter, Brian P. Schmidt e Adam G. Riess, que constataram a expansão acelerada do universo mediante a análise do brilho de SNIa distantes. Outro importante seguimento relacionado é a detecção de Ondas gravitacionais, que resultou no Prêmio Nobel de Física de 2017, o qual o INPE tem um papel importante na colaboração com o laboratório LIGO gerenciada pelo Dr. Odylio Aguiar. Ambas as iniciativas tem como objeto de análise o colapso gerado pela explosão de SN e a fusão de buracos negros (subproduto da explosão de uma SN). Neste sentido, o objetivo deste trabalho é gerar uma estrutura computacional capaz de lidar com a análise de SN de forma a tratar as diferentes fontes disponíveis para este fenômeno. Desta forma apresentamos o sistema DANI (Deep Architecture for superNovae Identification) que analisa as fontes de dados de SN como espectros e curvas de luz integradas em uma estrutura de Redes Neurais Convolucionais que infere os tipos clássicos de Supernovas. As redes neurais inseridas neste modelo são referentes ao campo de Deep Learning, no qual o aprendizado de padrões e dados pode ser feito em muitos níveis e camadas de processamento não linear. Foram submetidos à análise do sistema DANI, dados de diversas fontes e catálogos, como o acervo do the Online Supernova Spectrum Archive, the Open Supernova Catalog e do the CfA Supernova Archive contribuindo para uma análise de 5197 SN contendo cerca de 26423 espectros e curvas de luz atingindo um índice de 96% para a classificação correta das SNIa disponíveis nos catálogos. |
Área | COMP |
Tipo | tecnologia da informação |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > Detecção de supernovas... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Detecção de supernovas... |
Arranjo 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > WORCAP > XX WORCAP > Detecção de supernovas... |
Arranjo 4 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > XX WORCAP > Detecção de supernovas... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
Conteúdo da Pasta agreement | |
|
4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34P/43HC4FP |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGPDW34P/43HC4FP |
Idioma | pt |
Arquivo Alvo | Detecção de supernovas no contexto de astrofísica de múltiplas fontes - Luis R. Arantes Filho.mp4 |
Grupo de Usuários | simone |
Visibilidade | shown |
Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.03 |
Permissão de Leitura | allow from all |
Permissão de Atualização | não transferida |
|
5. Fontes relacionadas | |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGP8W/38ELNHL 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS 8JMKD3MGPDW34P/43LA7CL |
Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 6 sid.inpe.br/mtc-m16c/2020/11.23.17.27 4 |
Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17 |
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6. Notas | |
Notas | (13 min) |
Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress holdercode isbn issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition numberofslides orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark url versiontype volume |
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7. Controle da descrição | |
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