Classificação Morfológica de Galáxias Por Meio de Redes Neurais - Silva, Matheus; Ventura, Thiago (Anais da Escola Regional de Informática de Mato Grosso (ERI-MT); 2019: Anais da X Escola Regional de Informática de Mato GrossoDO - 10.5753/eri-mt.2019.8590, 2019)
Esse artigo propõe o desenvolvimento de uma rede neural convolucional para a classificação morfológica de galáxias por meio de imagens ópticas, classificando-as em seis classes distintas baseadas no modelo do Hubble Tuning Fork. Com o objetivo de automatizar a identificação e separação do imenso volume de dados gerados nos observatórios astronômicos recentes, são utilizadas técnicas de deep learning e data augmentation para gerar um aumento da variação dos dados e consequentemente melhorar a precisão da rede. O modelo criado obteve uma precisão média de 88%.