Detección y caracterización de exoplanetas mediante inteligencia artificial aplicada a series fotométricas y búsqueda de candidatos en la corriente Arturo

En la presente tesis doctoral se ha planteado la búsqueda de nuevas estrellas candidatas a formar parte de la corriente de Arturo que presenten exoplanetas en órbita detectables mediante el método del tránsito y datos del telescopio TESS y se ha analizado en detalle la binaria eclipsante TIC 33477093, que parece mostrar sincronización de marea, con el fin de establecerla como un sistema de referencia en esta corriente estelar. Simultáneamente, ya que la principal alternativa al problema relativo con el análisis mediante el método del tránsito de los grandes conjuntos de datos obtenidos con los telescopios actuales proviene de la Inteligencia Artificial, especialmente de aquellos modelos que trabajan bien con rasgos característicos de los datos de entrada, como los modelos convolucionales. Es por esto por lo que se ha buscado replicar un análisis completo de un sistema exoplanetario mediante el método del tránsito empleando redes neuronales convolucionales unidimensionales, partiendo de la detección de señales de tipo tránsito, continuando con el plegado en fase de curvas de luz, tras haber mejorado el detector y concluyendo con la caracterización de los exoplanetas que las generaron.

Author dc:creator

• Iglesias Álvarez, Santiago

Advisors dc:contributor.advisor

• Sánchez Rodríguez, María Luisa
• Díez Alonso, Enrique

• Corriente de Arturo
• Exoplanetas
• Inteligencia Artificial

Statement dc:rights

• Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

https://hdl.handle.net/10651/80689

OAI identifier oai:identifier

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