@MastersThesis{Nascimento:2019:ClInSu,
author = "Nascimento, Francisca Joamila Brito do",
title = "Classifica{\c{c}}{\~a}o inteligente de supernovas utilizando
hierarquia de redes neurais artificiais",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2019",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2019-05-10",
keywords = "Supernovas, classifica{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica,
intelig{\^e}ncia artificial, redes neurais artificiais,
supernovae, automatic classificaton, artificial intelligence,
artificial neural networks.",
abstract = "Uma supernova corresponde {\`a} fase final da vida de algumas
estrelas, o auge dessa fase {\'e} marcado por uma explos{\~a}o
de intenso brilho. O evento da supernova recebe bastante
aten{\c{c}}{\~a}o dos estudiosos em Astronomia e Cosmologia,
principalmente as supernovas do tipo Ia. A
classifica{\c{c}}{\~a}o das supernovas as divide em dois tipos
principais, as do tipo I n{\~a}o apresentam Hidrog{\^e}nio no
espectro enquanto as do tipo II apresentam. Al{\'e}m da
divis{\~a}o nesses dois tipos, h{\'a} ainda uma subdivis{\~a}o
que estabelece os tipos Ia, Ib e Ic. Na pr{\'a}tica, a
classifica{\c{c}}{\~a}o das supernovas exige conhecimento
especializado de astr{\^o}nomos e dados (espectros de luz) de boa
qualidade. O que se observa nos espectros para fazer a
classifica{\c{c}}{\~a}o s{\~a}o as linhas de emiss{\~a}o
(picos) e absor{\c{c}}{\~a}o (vales) de alguns elementos
qu{\'{\i}}micos, como Hidrog{\^e}nio, Sil{\'{\i}}cio, Enxofre
e H{\'e}lio. Alguns classificadores inteligentes foram
desenvolvidos e s{\~a}o reportados na literatura, um deles {\'e}
a CIntIa (Classificador Inteligente de supernovas do tipo Ia),
proposta por (M{\'o}DOLO, 2016). A CIntIa usa redes neurais
artificiais bin{\'a}rias para classificar as supernovas nos tipos
Ia, Ib, Ic e II com aten{\c{c}}{\~a}o especial para as do tipo
Ia. Este trabalho, tem por objetivo aperfei{\c{c}}oar o sistema
CIntIa a fim de que ele seja menos restrito, a sua capacidade de
generaliza{\c{c}}{\~a}o seja expandida e a
classifica{\c{c}}{\~a}o n{\~a}o produza respostas
amb{\'{\i}}guas. Para alcan{\c{c}}ar esse objetivo realizamos
algumas etapas, como mudan{\c{c}}a na varia{\c{c}}{\~a}o do
comprimento de onda dos espectros aceitos, mudan{\c{c}}a na
estrat{\'e}gia de filtragem e implementa{\c{c}}{\~a}o de uma
arquitetura hier{\'a}rquica de redes neurais bin{\'a}rias. Os
resultados da classifica{\c{c}}{\~a}o dos espectros de
supernovas do tipo Ia e II s{\~a}o excelentes. No entanto a
classifica{\c{c}}{\~a}o de espectros dos tipos Ib e Ic n{\~a}o
apresenta bons resultados, o que confirma estudos te{\'o}ricos
que afirmam que os espectros de SNs Ib e Ic n{\~a}o apresentam
padr{\~o}es bem estabelecidos. O aumento expressivo da quantidade
de dados (a quantidade de espectros foi incrementada em mais de
1300%, de 649 para 9156) {\'e} um fator fundamental para que a
an{\'a}lise dos resultados seja mais segura. Outro resultado
importante alcan{\c{c}}ado foi a inclus{\~a}o de espectros antes
e depois do brilho m{\'a}ximo nos treinamentos (a
classifica{\c{c}}{\~a}o na fase de brilho m{\'a}ximo {\'e} o
procedimento padr{\~a}o para todos os classificadores
pesquisados). O novo sistema autom{\'a}tico e inteligente,
originado da CIntIa, chamase CINTIA 2 e foi implementado nas
linguagens de programa{\c{c}}{\~a}o C++ e Python, podendo ser
utilizado em conjunto com telesc{\'o}pios e espectrosc{\'o}pios
diversos. ABSTRACT: A supernova corresponds to the final phase of
the life of some stars, the peak of this phase is marked by an
explosion of intense brightness. The supernova event receives a
lot of attention from researchers in Astronomy and Cosmology,
mainly type Ia supernovae. The classification of supernovae
divides them into two main types, those of type I do not present
Hydrogen in the spectrum while those of type II present. In
addition to the division into these two types, there is still a
subdivision that establishes types Ia, Ib and Ic. In practice, the
classification of supernovae requires specializing knowledge of
astronomers and data (light spectra) of good quality. What is
observed in the spectra to make the classification are the
emission lines (peaks) and absorption (valleys) of some chemical
elements, such as Hydrogen, Silicon, Sulfur and Helium. Some
intelligent classifiers have been developed and are reported in
the literature, one of them is CIntIa (Classificador Inteligente
de Supernovas do tipo Ia, in Portuguese), proposed by
(M{\'o}DOLO, 2016). CIntIa uses binary artificial neural networks
to classify supernovas in the types Ia, Ib, Ic and II with special
attention to the type Ia. This work aims to improve CIntIa system
so that it will have been less restricted, their generalization
will have been expanded and classification wont have produced
ambiguous answers. In order to achieve this goal, we performed
several steps, such as changing the wavelength variation of the
accepted spectra, changing the filtering strategy and implementing
a hierarchical architecture of binary neural networks. The results
of the classification of the type Ia and II supernova spectra are
excellent. However, the classification of spectra of types Ib and
Ic does not present good results, which confirms theoretical
studies that affirm that the spectra of SNs Ib and Ic do not
present well-established patterns. The significant increase in the
amount of data (the number of spectra was increased by more than
1300%, from 649 to 9156) was a fundamental factor to make the
analysis of the results safer. Another important result was the
inclusion of spectra before and after the maximum brightness in
the training (the classification in the maximum brightness phase
is the standard procedure for all classifiers researched). The new
intelligent and automatic system, originated from CIntIa, is
called CINTIA 2 and was implemented in programming languages C ++
and Python, and can be used in conjunction with telescopes and
various spectroscopes.",
committee = "Campos Velho, Haroldo Fraga de (presidente) and Guimar{\~a}es,
Lamartine Nogueira Frutuoso (orientador) and Rosa, Reinaldo
Roberto and Coelho, Paula Rodrigues Teixeira and M{\'o}dolo,
Marcelo",
englishtitle = "Intelligent classification of supernovae using a hierarchy of
artificial neural networks",
language = "pt",
pages = "121",
ibi = "8JMKD3MGP3W34R/3T3PTLP",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3T3PTLP",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "28 mar. 2024"
}