Rezultate

Etapa I – Tehnici de învățare automată în astronomie

• Soluții pentru dezvoltarea unui set de date de imagini cu asteroizi
• Tehnici de învățare automată pentru domeniul astronomic

Raport etapa 1

Etapa II – Proiectarea și dezvoltarea modulului software CERES

• Set de date de imagini cu asteroizi
• Model de clasificare
• Implementarea modulului software CERES

Raport etapa 2

Etapa III – Testare și validare experimentală

Raport etapa 3

Raport final

Prezentare succintă a rezultatelor

Near Earth Objects (NEOs) și în special Near Earth Asteroids (NEAs) sunt potențiale amenințări datorate în principal proximității lor față de Pământ. Din acest motiv, trebuie să investigăm constant spațiul din apropierea Pământului și să monitorizăm continuu aceste obiecte de tip NEO și NEA pentru viitorul planetei noastre. Creșterea constantă a puterii de calcul și de stocare a încurajat adoptarea infrastructurilor de procesare distribuită, cum ar fi infrastructura de tip Cloud. Împreună cu inteligența artificială putem maximiza beneficiile accesului la volume masive de date în domeniul astronomiei.

În acest context în proiectului CERES am dezvoltat un modul software capabil să clasifice obiectele detectate în imagini astronomice. Această clasificare este axată pe detectarea / identificarea asteroizilor și se bazează pe tehnici de învățare automată pentru construirea unui model de clasificare a asteroizilor. Obiectivele propuse și atinse în cadrul implementării proiectului CERES sunt: construirea unui set de date cu imagini de asteroizi, definirea și antrenarea un model care să fie utilizat pentru clasificarea obiectelor noi, dezvoltarea și integrarea modulului software dedicat clasificării detecțiilor.

Evaluarea și validarea modelului de clasificare a evidențiat capabilitatea acestui model de a clasifica asteroizii, obținând un recall de 95%. În urma integrării modulului software în cadrul platformei NEARBY a fost experimentat și validat acest model de clasificare și pe imagini astronomice provenite de la alte telescoape.