Imatge de diagramació Imatge de diagramació Imatge de diagramació Imatge de diagramació
Logo Universitat de Barcelona

Facultat de Física

Imatge de diagramaci�
Inici Facultat Inici UB   
Imatge de diagramació
Agenda/Conferències i seminaris Imatge de diagramació
Imatge de diagramació Imatge de diagramació
Imatge de diagramació Imatge de diagramació Imatge de diagramació
Imatge de diagramació

 
 
   

El límit per poder anunciar en paper seminaris i conferències en els ascensors és el divendres a les 12 hores de la setmana anterior. Amb posterioritat a aquesta data el seminari o conferència quedarà només recollit al web de la Facultat. Aleshores la publicitació en paper serà responsabilitat dels organitzadors.



Facultat de Física, Dimarts 26 de Maig de 2020, a les 12:00h

Seminari de l'Institut de Ciències del Cosmos

Títol: Parametrization of stellar spectra based on Convolutional Neural Networks
Conferenciant: Guillaume Guiglion (AIP Potsdam)
Abstract:

In recent years, data-driven methods have started to play an important role in the field of astrophysics. In the context of large Milky Way spectroscopic surveys such as GALAH, APOGEE, RAVE, and soon Gaia-RVS, WEAVE, and 4MOST, these tools are key in parameterizing millions of spectra in a short time.

In this talk, I will show that a Convolutional-Neural-Network-based approach (CNN) offers a unique way of combining spectroscopic, photometric and astrometric data smoothly. CNNs are known to be key for detecting patterns and features in (two dimensional) images, for example. In the present study, we work with one dimensional stellar spectra, characterized by spectral line features. Such features are indicators of the physical properties of the stars (temperature, gravity, chemical composition, etc). I will present a study, based on APOGEE DR16 (R=22,500) and RAVE DR6 spectra set (R=7500), the goal being to derive precise atmospheric parameters and chemical abundances for more than 400,000 RAVE spectra.

Lloc: Seminari DAM (724)
Contacte: secretariacientifica@icc.ub.edu
Web: http://icc.ub.edu/activity/1467