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| Acadêmico(a): William Maurício Glück |
| Título: ASTROLAB: UMA FERRAMENTA PARA IDENTIFICAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE CORPOS CELESTES |
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| Resumo: |
| A classificação morfológica de galáxias é fundamental para que a astronomia possa ter um maior entendimento sobre a origem e evolução do universo. Este trabalho descreve o desenvolvimento de uma ferramenta que realiza a classificação morfológica de galáxias através de redes neurais convolucionais. O design utilizado possui duas camadas de convolução, duas de max pooling, uma densa totalmente conectada com dropout e uma de saída utilizando softmax. A base de dados utilizada foi criada a partir do Sloan Digital Sky Survey (SDSS) e dos dados disponibilizados pelo projeto Galaxy Zoo 2. Ela contém 107.620 imagens para treino e 978 imagens para teste. Fez-se necessário a criação de uma etapa de processamento visando reduzir o ruído nas imagens utilizadas. A ferramenta foi desenvolvida na linguagem de programação Python juntamente com bibliotecas para realizar o processamento das imagens e a criação da rede neural. Os testes realizados apresentam uma taxa de acerto de 86.40% na base de testes e 97.5% na base de treino. |
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