Cérebro

A astrofísica estelar, campo dedicado ao estudo das estrelas, depende fundamentalmente de diversas modalidades de observação, principalmente curvas de luz fotométricas e dados espectroscópicos, para inferir propriedades estelares cruciais. Embora o aprendizado de máquina (ML) tenha promovido avanços significativos na análise de modalidades individuais, a informação complementar codificada entre essas diferentes fontes de dados permaneceu amplamente inexplorada até então. Nesse contexto, um novo modelo de fundação multimodal, denominado DESA (Dual Embedding model for Stellar Astrophysics), surge para revolucionar a forma como as propriedades estelares são inferidas. Desenvolvido por Ilay Kamai, Alex M. Bronstein e Hagai B. Perets, o DESA integra curvas de luz e espectros para aprender um espaço latente unificado e fisicamente significativo para as estrelas. O modelo DESA opera treinando encoders separados e específicos para cada modalidade, utilizando um esquema híbrido supervisio...

Um artigo recente publicado no arXiv explora a aplicação de aprendizado de máquina para a gestão proativa de recursos hídricos subterrâneos, focando em sistemas de alerta precoce e alocação de recursos. Intitulado "Machine Learning for Proactive Groundwater Management: Early Warning and Resource Allocation", o estudo aborda os desafios do monitoramento tradicional da água subterrânea, que frequentemente enfrenta limitações devido à escassez de dados, restrições computacionais e saídas atrasadas. Para superar essas barreiras, os pesquisadores desenvolveram um pipeline de aprendizado de máquina projetado para prever categorias de níveis de água subterrânea. Este pipeline utiliza uma combinação de dados climáticos, registros hidrometeorológicos e atributos fisiográficos. O processamento desses dados é realizado através da estrutura de ensemble automatizado AutoGluon, que integra pré-processamento geoespacial, engenharia de atributos orientada pelo domínio e seleção automatiza...