Evolução estelar

@misc{strom1979the4,
    author = "Strom, S. E. e Strom, K. M",
    title = "A evolução de galáxias em disco",
    year = "1979",
    howpublished = "Scientific American, v. 240, no. 4, p. 72-82",
    note = "talkorigins_source = {true}; raw_reference = {Strom, S. E., e Strom, K. M., 1979, A evolução de galáxias em disco: Scientific American, v. 240, no. 4, p. 72-82.}"
}

@misc{stuvier1980changes5,
    author = "Stuvier, M. e Quay, P. D",
    title = "Alterações no carbono-14 atmosférico atribuídas a um sol variável",
    year = "1980",
    howpublished = "Science, v. 207, p. 11-19",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Stuvier, M., e Quay, P. D., 1980, Alterações no carbono-14 atmosférico atribuídas a um sol variável: Science, v. 207, p. 11-19.}"
}

@incollection{fernie1984cepheid,
    author = "Fernie, J. D.",
    title = "Cepheid Period Changes and Stellar Evolution",
    year = "1984",
    booktitle = "Observational Tests of the Stellar Evolution Theory",
    url = "https://doi.org/10.1007/978-94-010-9570-9\_77",
    doi = "10.1007/978-94-010-9570-9\_77",
    pages = "441-444"
}

@article{walker1985atmospheric,
    author = "WALKER, J. C. G.",
    title = "Evolução Atmosférica: O Ciclo do Carbono e o CO2 Atmosférico.",
    year = "1985",
    journal = "Science",
    url = "https://doi.org/10.1126/science.230.4722.163-a",
    doi = "10.1126/science.230.4722.163-a",
    number = "4722",
    pages = "163-164",
    volume = "230"
}

@misc{crossref2007astronomical,
    title = "Refração Astronômica (Refração Atmosférica)",
    year = "2007",
    booktitle = "Enciclopédia Científica Van Nostrand",
    url = "https://doi.org/10.1002/0471743984.vse9166",
    doi = "10.1002/0471743984.vse9166"
}

@incollection{lin2014changes,
    author = "Lin, Hua",
    title = "Mudanças no Dióxido de Carbono Atmosférico",
    year = "2014",
    booktitle = "Mudança Ambiental Global",
    url = "https://doi.org/10.1007/978-94-007-5784-4\_48",
    doi = "10.1007/978-94-007-5784-4\_48",
    pages = "61-67"
}

Existe um grande número de estrelas (~ centenas de bilhões) de diferentes idades, tamanhos e massas em nossa galáxia, a Via Láctea, e bilhões de outras galáxias no Universo. Foi extremamente desafiador para os astrônomos classificá-los em diferentes grupos para entender suas propriedades com precisão. Em geral, as estrelas permanecem nas fases de sequência principal no diagrama HR por maior fração de sua vida porque mantêm equilíbrio hidrostático durante esta fase. Estrelas de uma ampla faixa de massas passam por diferentes fases evolutivas. Algumas delas terminam suas vidas como explosões catastróficas que ainda não são bem compreendidas e têm um grande potencial para entender o processo geral de evolução das estrelas e, por sua vez, a evolução do Universo. Observações multi-comprimento de onda baseadas em terra e no espaço desses objetos são cruciais para entendê-los em termos das leis da física. No futuro próximo, o avanço da tecnologia exigirá o uso extensivo de inteligência artificial, redes neurais e robótica para entender melhor as observações astronômicas.

@article{pandey2021stellar,
    author = "Pandey, A.",
    title = "EVOLUÇÃO ESTELAR E SUAS OBSERVAÇÕES ASTRONÔMICAS",
    year = "2021",
    journal = "Revista Mexicana de Astronomía y Astrofísica Serie de Conferencias",
    abstract = "Existe um grande número de estrelas (\textasciitilde\ centenas de bilhões) de diferentes idades, tamanhos e massas em nossa galáxia, a Via Láctea, e bilhões de outras galáxias no Universo. Foi extremamente desafiador para os astrônomos classificá-los em diferentes grupos para entender suas propriedades com precisão. Em geral, as estrelas permanecem nas fases de sequência principal no diagrama HR por maior fração de sua vida porque mantêm equilíbrio hidrostático durante esta fase. Estrelas de uma ampla faixa de massas passam por diferentes fases evolutivas. Algumas delas terminam suas vidas como explosões catastróficas que ainda não são bem compreendidas e têm um grande potencial para entender o processo geral de evolução das estrelas e, por sua vez, a evolução do Universo. Observações multi-comprimento de onda baseadas em terra e no espaço desses objetos são cruciais para entendê-los em termos das leis da física. No futuro próximo, o avanço da tecnologia exigirá o uso extensivo de inteligência artificial, redes neurais e robótica para entender melhor as observações astronômicas.",
    url = "https://doi.org/10.22201/ia.14052059p.2021.53.29",
    doi = "10.22201/ia.14052059p.2021.53.29",
    pages = "147-150",
    volume = "53"
}

Contexto. A rápida expansão de levantamentos espectroscópicos em grande escala destacou a necessidade de usar métodos automáticos para extrair informações sobre as propriedades das estrelas com a maior eficiência e precisão, bem como para otimizar o uso de recursos computacionais. Objetivos. Desenvolvemos um método baseado em redes neurais adversárias generativas (GANs) para desentrelaçar as propriedades atmosféricas físicas (temperatura efetiva e gravidade) e químicas (metalidade e excesso de elementos α em relação ao ferro) em espectros astronômicos. Usando uma projeção dos espectros estelares, comumente chamada de espaço latente, na qual a contribuição devido a uma ou várias principais propriedades físico-químicas estelares é minimizada enquanto outras são realçadas, foi possível maximizar a informação relacionada a certas propriedades. Isso poderia então ser extraído usando redes neurais artificiais (ANNs) como regressores, com maior precisão do que um método de referência baseado no uso de ANNs que haviam sido treinados com os espectros originais. Métodos. Nosso modelo utiliza auto-encoders, compreendendo duas ANNs: um codificador e um decodificador que transformam os dados de entrada em uma representação de baixa dimensão conhecida como espaço latente. Também usa discriminadores, que são redes neurais adicionais destinadas a transformar o treinamento tradicional de auto-encoders em uma abordagem adversária. Isso é feito para reforçar os parâmetros astrofísicos ou desentrelaçá-los do espaço latente. Descrevemos nossa ferramenta Generative Adversarial Networks for Disentangling and Learning Framework (GANDALF) neste artigo. Foi desenvolvida para definir, treinar e testar nosso modelo GAN com um framework web para mostrar visualmente como o algoritmo de desentrelaçamento funciona. Está aberto à comunidade no Github. Resultados. Demonstramos o desempenho de nossa abordagem para recuperar propriedades atmosféricas estelares a partir de espectros usando dados do Gaia Radial Velocity Spectrograph (RVS) da DR3. Usamos uma perspectiva orientada por dados e obtivemos valores muito competitivos, todos dentro dos erros da literatura, e com a vantagem de uma importante redução de dimensionalidade dos dados a serem processados.

@article{manteiga2025disentangling,
    author = "Manteiga, M. e Santoveña, R. e Álvarez, M. A. e Dafonte, C. e Penedo, M. G. e Navarro, S. e Corral, L.",
    title = "Desentrelaçando parâmetros atmosféricos estelares em espectros astronômicos usando redes neurais adversárias generativas",
    year = "2025",
    journal = "Astronomy \& Astrophysics",
    abstract = "Contexto. A rápida expansão de levantamentos espectroscópicos em grande escala destacou a necessidade de usar métodos automáticos para extrair informações sobre as propriedades das estrelas com a maior eficiência e precisão, bem como para otimizar o uso de recursos computacionais. Objetivos. Desenvolvemos um método baseado em redes neurais adversárias generativas (GANs) para desentrelaçar as propriedades atmosféricas físicas (temperatura efetiva e gravidade) e químicas (metalidade e excesso de elementos α em relação ao ferro) em espectros astronômicos. Usando uma projeção dos espectros estelares, comumente chamada de espaço latente, na qual a contribuição devido a uma ou várias principais propriedades físico-químicas estelares é minimizada enquanto outras são realçadas, foi possível maximizar a informação relacionada a certas propriedades. Isso poderia então ser extraído usando redes neurais artificiais (ANNs) como regressores, com maior precisão do que um método de referência baseado no uso de ANNs que haviam sido treinados com os espectros originais. Métodos. Nosso modelo utiliza auto-encoders, compreendendo duas ANNs: um codificador e um decodificador que transformam os dados de entrada em uma representação de baixa dimensão conhecida como espaço latente. Também usa discriminadores, que são redes neurais adicionais destinadas a transformar o treinamento tradicional de auto-encoders em uma abordagem adversária. Isso é feito para reforçar os parâmetros astrofísicos ou desentrelaçá-los do espaço latente. Descrevemos nossa ferramenta Generative Adversarial Networks for Disentangling and Learning Framework (GANDALF) neste artigo. Foi desenvolvida para definir, treinar e testar nosso modelo GAN com um framework web para mostrar visualmente como o algoritmo de desentrelaçamento funciona. Está aberto à comunidade no Github. Resultados. Demonstramos o desempenho de nossa abordagem para recuperar propriedades atmosféricas estelares a partir de espectros usando dados do Gaia Radial Velocity Spectrograph (RVS) da DR3. Usamos uma perspectiva orientada por dados e obtivemos valores muito competitivos, todos dentro dos erros da literatura, e com a vantagem de uma importante redução de dimensionalidade dos dados a serem processados.",
    url = "https://doi.org/10.1051/0004-6361/202451786",
    doi = "10.1051/0004-6361/202451786",
    pages = "A326",
    volume = "694"
}