Modelos de aprendizado profundo para detecção de planetas extrassolares

Abstract

A busca e descoberta de novos planetas orbitando outras estrelas da Via Láctea vem com o passar dos anos produzindo quantidades de informação cada vez maiores, à medida que as missões espaciais e os observatórios crescem tecnologicamente. Com isso, a utilização de inteligência artificial para a detecção e classificação de exoplanetas tem se tornado crescente. Baseando-se nisto, este trabalho propõe a utilização de uma rede neural convolucional como método de detecção de exoplanetas baseado nas curvas de luz de suas estrelas. Foram ajustados três modelos baseados em formas diferentes de destacar características de interesse associadas aos trânsitos dos exoplanetas. Os testes dos modelos mostraram que, apesar da dos resultados satisfatórios da rede, a aplicação dos processamentos nos dados pode implicar em melhoria significativa de sua performance.