Identificación de candidatas a estrellas Be utilizando redes neuronales

Y. AIDELMAN; C. ESCUDERO; F. RONCHETTI; F. QUIROGA; A. GRANADA; L. LANZARINI

Rosario

Congreso; 62 Reunion anual Asociacion Argentina de Astronomia; 2020

Las bases de datos astronomicas proporcionan actualmente grandes vol ́umenes de informacion espectroscopica y fotometrica. En particular, los datos fotometricos resultan relativamente mas faciles de obtener debido al menor tiempo de uso del telescopio, con lo cual existe una creciente necesidad de utilizarlos para identificar automaticamente objetos especıficos y luego estudiarlos en detalle. En este trabajo, nos centramosen la identificaci on fotometrica de estrellas Be, objetos tempranos que presentan la lınea Hαen emision. Este tipo de objeto es de interes para el entendimiento de la evoluci ́on de estrellas en alta rotacion, y tambien parael estudio de la fısica de discos circunestelares. Para su identificacion, utilizamos datos fotometricos (VPHAS+,2MASS y AllWISE) y espectrosc ́opicos (LAMOST), junto con tecnicas de aprendizaje automatico, como las redesneuronales. Nuestros resultados muestran que utilizar los ındices Q libres de enrojecimiento como descriptores, proporcionan una mejora significativa en la identificacion fotometrica de estrellas Be.