Classificação inteligente de supernovas utilizando sistemas de regras nebulosas - Luís Ricardo Arantes Filho (2018)
A teoria evolucionária das estrelas, dos estágios iniciais ao de supernovas, foi fundamentada com o uso da observação dos fenômenos e da análise por especialistas. As supernovas são o ciclo final da evolução estelar e, na maioria dos casos, resultam de uma explosão de colapso de núcleo ou, em apenas uma situação, de uma explosão termonuclear. Supernovas termonucleares, ou seja, supernovas de tipo Ia são objetos de estudo de diversas áreas da astrofísica e cosmologia, principalmente, por causa de seu brilho característico que pode ser utilizado na medição de distâncias astronômicas. A classificação deste fenômeno pode ser construída pela análise visual de um astrônomo que identifica no espectro óptico as linhas espectrais de elementos como o Hidrogênio (H), o Silício (Si) e o Hélio (He). Em classificações mais refinadas podem ser avaliadas a abundância de outros elementos. Este tipo de classificação não é trivial e depende tanto da especialidade do astrônomo como da qualidade dos dados. Uma das formas de tratar este problema foi desenvolvida por Módolo (2016), utilizando redes neurais do tipo perceptron de múltiplas camadas, com aprendizado por retropropagação do erro, para a classificação de supernovas de forma a simular a maneira humana de análise do espectro óptico resultando no classificador CIntIa(Classificador Inteligente de supernovas do Tipo Ia). Este classificador apresentou índices relevantes de acertos na identificação de supernovas de Tipo Ia. Neste sentido, este trabalho apresenta um método para a análise e classificação de supernovas, em específico, supernovas de Tipo Ia, que explora o paradigma de lógica nebulosa da inteligência artificial e o processamento dos sinais espectrais. A lógica nebulosa, neste caso, é usada para simular a forma como o astrônomo classifica supernovas termonucleares, proporcionando uma classificação automática e identificando as peculiaridades envolvidas no fenômeno, bem como sua evolução temporal. O modelo desenvolvido neste trabalho é denominado SUZAN, sigla para Sistema fUZzy Avaliador de superNovas. SUZAN e CIntIa são sistemas projetados para o trabalho em conjunto para garantir a classificação e a identificação acurada de supernovas de Tipo Ia. A necessidade de dois ou mais classificadores vem, da aplicação destes sistemas em uma situação que requer a operação de maneira automática e isolada, onde não existe um especialista para manipular os sistemas e validar a classificação, neste caso, os sistemas providenciam uma redundância na identificação de supernovas. Como resultado é demonstrado o desempenho do modelo para a classificação de 3697 espectros de 588 supernovas diferentes, atingindo um índice de precisão e acurácia de 96,4% para a classificação das supernovas de tipo Ia.