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...

O Telescópio Espacial James Webb (JWST) representa um marco na astronomia, oferecendo capacidades sem precedentes para a observação do universo. Um de seus instrumentos cruciais é o Near-Infrared Imager and Slitless Spectrograph (NIRISS), vital para diversas investigações astrofísicas. Para garantir a precisão e a qualidade dos dados coletados por instrumentos como o NIRISS, a calibração meticulosa e a remoção eficiente do ruído de fundo são essenciais. Nesse contexto, um novo relatório técnico apresenta imagens empíricas atualizadas do fundo do céu, projetadas para otimizar as observações de Espectroscopia Sem Fenda de Campo Amplo (WFSS) do JWST/NIRISS. O artigo, intitulado "Global sky background images for JWST/NIRISS Wide-Field Slitless Spectroscopy", de Gaël Noirot, detalha a metodologia e os resultados da criação dessas imagens de fundo aprimoradas. O trabalho focou na utilização de exposições científicas e de calibração cuidadosamente verificadas para gerar novos arq...