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dc.contributor.advisorÁlvarez González, Marco Antonio
dc.contributor.advisorDafonte, Carlos
dc.contributor.authorD’Angelo Sabin, Luca
dc.contributor.otherUniversidade da Coruña. Facultade de Informáticaes_ES
dc.date.accessioned2023-11-06T16:42:14Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/34054
dc.description.abstract[Resumen] El satélite Gaia de la Agencia Espacial Europea recoge mediciones de miles de millones de estrellas como parte de su misión, apodada con el mismo nombre. Entre los instrumentos utilizados en sus mediciones está el Espectrómetro de Velocidad Radial (RVS), que recaba los espectros de luz emitidos por las estrellas, y de los cuales se puede obtener información valiosa sobre la composición y parámetros físicos de la misma. Dichos espectros son complejos de interpretar, por lo que, incluso desde antes de la puesta en órbita del satélite, se analizaron diferentes alternativas con sistemas inteligentes para poder procesar y extraer esa información de millones de espectros. Recientemente, los primeros espectros RVS de Gaia se hicieron públicos en la Gaia Data Release 3 del 13 de junio del 2022, por lo que es la oportunidad perfecta para explorar técnicas de la Inteligencia Artificial sobre los datos observacionales obtenidos del satélite en búsqueda de modelos que puedan representar esos datos con máxima precisión. También se realizará un análisis exhaustivo de estos datos para detectar posibles problemas que puedan presentar debido al ruido inherente, cuyo modelo no ha sido precisado.es_ES
dc.description.abstract[Abstract] The European Space Agency’s Gaia satellite collects information from billions of stars as part of its mission, which shares the same name. Among the various instruments used in its measurements is the Radial Velocity Spectrometer (RVS), which gathers the light spectra emitted by stars, from which valuable information about their composition and physical parameters can be obtained. These spectra are complex to interpret, so even before the satellite had been launched, different alternatives with intelligent systems were analyzed with the goal of processing and extracting information from millions of spectra. Recently, the first RVS spectra from Gaia were made public in the Gaia Data Release 3 on June 13, 2022. This presents the perfect opportunity to explore Artificial Intelligence techniques on the observational data obtained from the satellite in search of models that can represent this data with the highest precision. An exhaustive analysis of this data will also be conducted to detect possible issues that may arise due to inherent noise, which has not been precisely modelled yet.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución 3.0 Españaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/*
dc.subjectAgencia Espacial Europeaes_ES
dc.subjectMisión espacial Gaiaes_ES
dc.subjectRVS (Espectrómetro de Velocidad Radial)es_ES
dc.subjectBig Dataes_ES
dc.subjectIAes_ES
dc.subjectAprendizaje máquinaes_ES
dc.subjectAprendizaje profundoes_ES
dc.subjectEuropean Space Agency (ESA)es_ES
dc.subjectGaia Space Missiones_ES
dc.subjectRVS (Radial Velocity Spectrometer)es_ES
dc.subjectArtificial intelligencees_ES
dc.subjectMachine learninges_ES
dc.subjectDeep learninges_ES
dc.titleExploración de técnicas de IA en entornos Big Data para la estimación de parámetros físicos estelares mediante espectros RVS de la misión espacial Gaiaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesses_ES
dc.date.embargoEndDate2024-05-06es_ES
dc.date.embargoLift2024-05-06
dc.description.traballosTraballo fin de grao (UDC.FIC). Enxeñaría Informática. Curso 2022/2023es_ES


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