Fedési kettős rendszerek osztályozása, Kepler adatokból gépi tanulási módszer segítségével Fizika, Földtudományok és Matematika

35 OTDK, Fizika, Földtudományok és Matematika Szekció, Változócsillagok fizikája Tagozat.

Fedési kettős rendszerek osztályozása, Kepler adatokból gépi tanulási módszer segítségével

Hallgató: Sallai József Martin
Szak: Csillagász, Képzés típusa: msc, Intézmény: Eötvös Loránd Tudományegyetem, Kar: Természettudományi Kar

Témavazetők: Hajdu Tamás - fiatal kutató, N N Csillagászati és Földtudományi Kutatóközpont, Konkoly Thege Miklós Csillagászati Intézet,
Süli Áron - egyetemi docens, Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Kar

A csillagászati mérések számának növekedése eddigi nem tapasztalt információ mennyiséget adott a kutatók kezébe, de ezek feldolgozása és kategorizálása hosszú folyamat még akkor is, ha sikerült az adatok kategorizálására valamilyen analitikus megoldást találni. Ennek a feladatnak az elvégzésére egy jó megoldás lehet a mesterséges neurális hálózatok, melyek az utóbbi évtizedek hardveres számításkapacitás növekedésével szárnyra kaptak. Valamint elterjedésüket segíti olyan felületek és programcsomagok megjelenése, mellyel bárki készíthet saját hálózatot függetlenül, hogy ő maga milyen hardver rendszerrel rendelkezik.

Munkám során egy osztályozási problémára kerestem a megoldást gépi tanulási eszközökkel. Az osztályozás fő csoportja a Fedési kettőscsillagok. Ezekre azért esett a választás mert a a mérési programoknak köszönhetően köztük a CoRoT vagy a Kepler van elegendő számú azonosított rendszer melyet fel lehet használni a tanítás során, valamint a betanított modellt fel lehet használni pályák körösödésének vizsgálatakor. Ehhez az Algol típusú rendszerekre van szükség, mivel itt lehet meghatározni legjobban a fedések hosszát melyet felhasználva meghatározható az excentricitás.