Banca de DEFESA: TIBÉRIO AZEVEDO PEREIRA

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : TIBÉRIO AZEVEDO PEREIRA
DATA : 26/01/2023
HORA: 09:00
LOCAL: online
TÍTULO:

Deep learning anomaly detector for numerical relativistic waveforms

PALAVRAS-CHAVES:

Ondas Gravitacionais, Aprendizado Profundo, Relatividade Numérica, Detecção de Anomalias.

PÁGINAS: 52
RESUMO:

A Astronomia de Ondas Gravitacionais é uma área emergente que vem revelando informações escondidas da Astrofísica e
Cosmologia. O volume crescente de dados observacionais e de simulações da Relatividade Numérica promoveu diversas
análises e modelagens de ondas gravitacionais de binários compactos. Em meio às abordagens, o Aprendizado de Máquina se
tornou um grande suporte para impulsionar as pesquisas. Neste projeto, desenvolvemos um modelo de Aprendizado Profundo
do tipo U-Net que detecta possíveis formas de ondas anômalas em um catálogo de Relatividade Numérica. Utilizamos
simulações de binários de buracos negros com variadas razões de massas e spins. Neste conjunto de dados de formas de ondas
de modos dominantes e modos altos, categorizamos sete tipos de anomalias diferentes durante os estágios de coalescência.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1674079 - LEO GOUVEA MEDEIROS
Externo à Instituição - LUCIANO CASARINI - UFS
Interno - 1672854 - RAIMUNDO SILVA JUNIOR
Interno - ***.141.018-** - RICCARDO STURANI - UFRN
Externo à Instituição - VALERIO MARRA - UFES