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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/81686| Tipo: | TCC |
| Título: | Em busca de um novo mundo: caracterização de exoplanetas de sistemas planetários de estrelas de Kepler |
| Autor(es): | Ferreira, Vitor Marcelo Belo |
| Orientador: | Freitas, Daniel Brito de |
| Palavras-chave em português: | Exoplanetas;Astrobiologia;Machine learning;Extremófilos;Trânsito planetário |
| Data do documento: | 2025 |
| Citação: | FERREIRA, Vitor Marcelo Belo. Em busca de uma novo mundo: caracterização de exoplanetas de sistemas planetários de estrelas de Kepler. 2025. Monografia (Bacharelado em Física) – Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2025. |
| Resumo: | Este trabalho tem como objetivo estudar exoplanetas observados pela missão Kepler. A pesquisa parte do crescente interesse pelo estudo e identificação de exoplanetas, especialmente aqueles do tipo terrestre. Para isso, foi desenvolvida uma metodologia completa que abrange desde a obtenção e o tratamento dos dados até a detecção e caracterização dos exoplanetas, incluindo também a criação de um modelo de Machine Learning capaz de realizar a detecção de exoplanetas de forma automatizada. Além disso, o trabalho também se debruçou ao estudo de aspectos relacionados à vida, com foco em organismos extremófilos, propondo um algoritmo voltado à detecção de exoplanetas com potencial para abrigar esse tipo de vida. Como resultado, foram detectados e caracterizados 41 exoplanetas, entre eles o Kepler-186f, considerado de alta relevância científica. Com o algoritmo voltado à vida extremófila, foram identificados 161 exoplanetas com possível aptidão para sustentar esse tipo de vida. Por fim, com o modelo Ensemble desenvolvido, foi possível reproduzir os resultados apresentados no artigo (Armstrong et al., 2021). |
| Abstract: | This work aims to study exoplanets observed by the Kepler mission. The research stemsfrom the growing interest in the study and identification of exoplanets, especially those of the terrestrial type. To this end, a comprehensive methodology was developed, covering everything from data acquisition and processing to the detection and characterization of exoplanets, including the creation of a Machine Learning model capable of performing automated exoplanet detection. In addition, the study also delved into aspects related to life, with a focus on extremophile organisms, proposing an algorithm aimed at detecting exoplanets with the potential to harbor this type of life. As a result, 41 exoplanets were detected and characterized, including Kepler-186f, considered to be of high scientific relevance. With the extremophile-oriented algorithm, 161 exoplanets were identified as potentially suitable for sustaining this type of life. Finally, with the developed Ensemble model, it was possible to reproduce the results presented in the article (Armstrong et al., 2021). |
| URI: | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/81686 |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | FÍSICA-BACHARELADO - Monografias |
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