Métodos Modernos de Análise de DadosAstronômicos - II

João Luiz Kohl Moreira1

1Coordenadoria de Astronomia e Astrofísica

Observatório Nacional - MCT

Escola de Inverno 2011 - Astronomia

João Luiz Kohl Moreira Métodos Modernos

Cardinalidade de dados em Astronomia

Era (dC) Dados

∼ 1 104

∼ 1000 105

∼ 1700 106

1980 109

2000 1012

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Comparações

Astronomia, hoje, mantém informação em quantitade ∼ 10×Projeto Genoma Humano; ∼ 100× toda a informação reunida

da Biblioteca do Congresso dos EUA

Perde para os dados reunidos dos experimentos em partículas

elementares, porém, nesse caso, a imensa maioria dos dados é

descartável

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Disponibilidade dos Dados

Hoje temos dezenas, ou até centenas de centros de

distribuição de dados astronômicos, na faixa do ótico, rádio,

altas energias, infravermelho, ultravioleta etc

Teoricamente, a astronomia é a área da ciência com maior

carência de pro�ssionais

Cada centro possui sua própria "cultura", isto é, cada um

distribui os dados de acordo com seu próprio formato

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Observatório Virtual (VO)

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Desdobramentos do VO

Cosmobook - esforço de uma "rede social" entre astrônomos

Manutenção de dados, disponibilização de softwares

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Desdobramentos do Mundo "Virtual"

Olho humano → Telescópios + Fotometria (fotográ�ca ou

fotoelétrica) → dados armazenados

Cérebro humano →régua de cálculo → calculadoras →computadores → softwares de análise → processamento da

informação

Se o olho humano é limitado para observar; o cérebro humano

possui limites de análise

Por enquanto no que tange o tratamento Paradigmas ×Paradoxos, o cérebro é insubstituível (até quando?)

Parte signi�cativa dos dados atuais jamais foram acessados por

um ser humano

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Desdobramentos do Mundo "Virtual"

Olho humano → Telescópios + Fotometria (fotográ�ca ou

fotoelétrica) → dados armazenados

Cérebro humano →régua de cálculo → calculadoras →computadores → softwares de análise → processamento da

informação

Se o olho humano é limitado para observar; o cérebro humano

possui limites de análise

Por enquanto no que tange o tratamento Paradigmas ×Paradoxos, o cérebro é insubstituível (até quando?)

Parte signi�cativa dos dados atuais jamais foram acessados por

um ser humano

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Desdobramentos do Mundo "Virtual"

Olho humano → Telescópios + Fotometria (fotográ�ca ou

fotoelétrica) → dados armazenados

Cérebro humano →régua de cálculo → calculadoras →computadores → softwares de análise → processamento da

informação

Se o olho humano é limitado para observar; o cérebro humano

possui limites de análise

Por enquanto no que tange o tratamento Paradigmas ×Paradoxos, o cérebro é insubstituível (até quando?)

Parte signi�cativa dos dados atuais jamais foram acessados por

um ser humano

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Desdobramentos do Mundo "Virtual"

Olho humano → Telescópios + Fotometria (fotográ�ca ou

fotoelétrica) → dados armazenados

Cérebro humano →régua de cálculo → calculadoras →computadores → softwares de análise → processamento da

informação

Se o olho humano é limitado para observar; o cérebro humano

possui limites de análise

Por enquanto no que tange o tratamento Paradigmas ×Paradoxos, o cérebro é insubstituível (até quando?)

Parte signi�cativa dos dados atuais jamais foram acessados por

um ser humano

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Desdobramentos do Mundo "Virtual"

Olho humano → Telescópios + Fotometria (fotográ�ca ou

fotoelétrica) → dados armazenados

Cérebro humano →régua de cálculo → calculadoras →computadores → softwares de análise → processamento da

informação

Se o olho humano é limitado para observar; o cérebro humano

possui limites de análise

Por enquanto no que tange o tratamento Paradigmas ×Paradoxos, o cérebro é insubstituível (até quando?)

Parte signi�cativa dos dados atuais jamais foram acessados por

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AI

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Árvore de Decisão

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Redes Neurais

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Métodos Heurísticos

Heurística

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Algoritmos Evolucionários

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Evolução

O Gen Egoísta (1986), R. Dawkins

Em um dado momento na "sopa primordial" apareceu umamolécula contendo um "programa":

1 Perpetue-se;2 Se não for possível, replique-se em cópias iguais;3 Se não for possível, replique-se na cópia mais próxima possível

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Evolução Numérica: mutação

População: cada indivíduo contém o conjunto dos parâmetros

numéricos necessários para descrever a função:

Ij = {a0,a1, . . . ,aN} → f = f (A)

Na população, os indivíduos concorrem para receber mais"recursos", de acordo com sua "adaptação" ao ambiente(melhor resultado da função)

Geração: Cada indivíduo se reproduz da forma mais

semelhante possível. Indivíduo Ij :

aG+1

i = aGi + εa

onde εa é um valor aleatório pequeno.

A cada geração há um novo teste de adaptação da função,

gerando mais uma hierarquia (dominância) na população

(iteração)

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Evolução: cruzamento

Durante uma geração, há a possibilidade de combinações entre

os indivíduos (em duplas ou em grupos), para a produção da

próxima "ninhada":

aG+1

ij =R

∑k=0

Wk .aGkj

Após o cruzamento, aG+1

ij pode sofrer uma mutação

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Algoritmos Genéticos

Processos evolutivos (reprodução e mutação) "imitam" os

processos de reprodução do DNA

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Algoritmos Genéticos: mutação

Mutação segue o mesmo caminho

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Ambientes Evolutivos

Arrefecimento de aço

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Ambientes Evolutivos

Caminho de formigas

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Ambientes Evolutivos

Bolhas de sabão

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Perspectivas

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