A formação de estrelas nas galáxias ocorre em filamentos compostos de gás (principalmente hidrogênio) e pequenas partículas sólidas chamadas poeira interestelar, que é principalmente carbono.
A formação de estrelas nas galáxias ocorre em filamentos compostos de gás (principalmente hidrogênio) e pequenas partículas sólidas chamadas poeira interestelar, que é principalmente carbono. Dependendo da localização desses filamentos e de suas propriedades físicas (densidade, temperatura), eles podem ser difíceis de detectar nos dados. Em particular, filamentos de baixa densidade ou filamentos localizados em áreas de emissão muito alta geralmente não são detectados.
Numa abordagem inovadora e interdisciplinar, uma equipa em que estão envolvidos alguns laboratórios do CNRS, tem testado o interesse da aprendizagem automática supervisionada para tentar detetar filamentos localizados no plano da nossa galáxia. Esta abordagem é baseada em resultados existentes de detecção de filamentos usando métodos de extração clássicos.
Os filamentos extraídos são usados para treinar redes convolucionais do tipo Unet e Unet++. O modelo treinado aprende a reconhecer filamentos e então permite que os pesquisadores criem uma imagem do plano galáctico em que cada pixel é representado por sua probabilidade (entre 0 e 1) de pertencer à classe de filamentos aprendidos.
Os resultados da abordagem de aprendizagem mostram que este método pode detectar filamentos que não foram previamente identificados pelos métodos de detecção usuais. Novos filamentos são detectados e podem ser confirmados por uma abordagem empírica usando dados disponíveis em outros comprimentos de onda que atualmente não são usados no processo de aprendizado.
Publicado em 28/01/2023 16h26
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