O USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ANÁLISE DE DADOS DE RAIOS CÓSMICOS

Abstract

A detecção das partículas que compõem os raios cósmicos galácticos pode fornecer importantes dados acerca do meio interplanetário, auxiliando muito na compreensão dos fenômenos do Clima Espacial. A acurácia dessa informação, no entanto, está diretamente correlacionada à nossa capacidade de interpretá-la. Utilizamos assim redes neurais dos modelos MLP (MultiLayer Perceptron) e NARX (Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs) para tentar simular a densidade de raios cósmicos no meio interplanetário, utilizando como vetor de entrada da rede dados do campo magnético interplanetário (Interplanetary Magnetic Field – IMF) obtidos do satélite ACE (Advanced Composotion Explorer) que está no ponto Lagrangiano (L1). A análise do modelo, arquitetura e características das redes que obtiveram maior sucesso de simulação podem não só indicara melhor maneira de adequar esse recurso computacional à tarefa, mas também trazer indícios valiosos da relação entre o IMF e os raios cósmicos.