Astrophysical signatures of boson stars: quasinormal modes and inspiral resonances

Compact bosonic field configurations, or boson stars, are promising dark matter candidates which have been invoked as an alternative description for the supermassive compact objects in active galactic nuclei. Boson stars can be comparable in size and mass to supermassive black holes and they are hard to distinguish by electromagnetic observations. However, boson stars do not possess an event horizon and their global spacetime structure is different from that of a black hole. This leaves a characteristic imprint in the gravitational-wave emission, which can be used as a discriminant between black holes and other horizonless compact objects. Here we perform a detailed study of boson stars and their gravitational-wave signatures in a fully relativistic setting, a study which was lacking in the existing literature in many respects. We construct several fully relativistic boson star configurations, and we analyze their geodesic structure and free oscillation spectra, or quasinormal modes. We explore the gravitational and scalar response of boson star spacetimes to an inspiralling stellar-mass object and compare it to its black hole counterpart. We find that a generic signature of compact boson stars is the resonant-mode excitation by a small compact object on stable quasi-circular geodesic motion.Comment: 20 pages, 8 figures. v2: minor corrections, version to be published in Phys. Rev. D. v3: final versio

Echoes of ECOs: gravitational-wave signatures of exotic compact objects and of quantum corrections at the horizon scale

Gravitational waves from binary coalescences provide one of the cleanest signatures of the nature of compact objects. It has been recently argued that the post-merger ringdown waveform of exotic ultracompact objects is initially identical to that of a black-hole, and that putative corrections at the horizon scale will appear as secondary pulses after the main burst of radiation. Here we extend this analysis in three important directions: (i) we show that this result applies to a large class of exotic compact objects with a photon sphere for generic orbits in the test-particle limit; (ii) we investigate the late-time ringdown in more detail, showing that it is universally characterized by a modulated and distorted train of "echoes" of the modes of vibration associated with the photon sphere; (iii) we study for the first time equal-mass, head-on collisions of two ultracompact boson stars and compare their gravitational-wave signal to that produced by a pair of black-holes. If the initial objects are compact enough as to mimic a binary black-hole collision up to the merger, the final object exceeds the maximum mass for boson stars and collapses to a black-hole. This suggests that - in some configurations - the coalescence of compact boson stars might be almost indistinguishable from that of black-holes. On the other hand, generic configurations display peculiar signatures that can be searched for in gravitational-wave data as smoking guns of exotic compact objects.Comment: 13 pages, RevTex4. v2: typo in equation 7 corrected, references added, to appear in PR

Light rings as observational evidence for event horizons: long-lived modes, ergoregions and nonlinear instabilities of ultracompact objects

Ultracompact objects are self-gravitating systems with a light ring. It was recently suggested that fluctuations in the background of these objects are extremely long-lived and might turn unstable at the nonlinear level, if the object is not endowed with a horizon. If correct, this result has important consequences: objects with a light ring are black holes. In other words, the nonlinear instability of ultracompact stars would provide a strong argument in favor of the "black hole hypothesis," once electromagnetic or gravitational-wave observations confirm the existence of light rings. Here we explore in some depth the mode structure of ultracompact stars, in particular constant-density stars and gravastars. We show that the existence of very long-lived modes -- localized near a second, stable null geodesic -- is a generic feature of gravitational perturbations of such configurations. Already at the linear level, such modes become unstable if the object rotates sufficiently fast to develop an ergoregion. Finally, we conjecture that the long-lived modes become unstable under fragmentation via a Dyson-Chandrasekhar-Fermi mechanism at the nonlinear level. Depending on the structure of the star, it is also possible that nonlinearities lead to the formation of small black holes close to the stable light ring. Our results suggest that the mere observation of a light ring is a strong evidence for the existence of black holes.Comment: 10 pages, RevTeX

Produção de cogumelos comestíveis utilizando resíduos agroindustriais

Este trabalho surge em um contexto de preocupação quanto à sustentabilidade de processos industriais. A busca por vias mais ecológicas e por mais integração entre os processos se mostra importante em um mundo alarmado com prováveis consequências ambientais à industrialização desenfreada. Neste estudo, foi avaliada a viabilidade de se produzir cogumelos comestíveis utilizando resíduos agroindustriais como substrato em cultivo em estado sólido. Cogumelos comestíveis são alimentos proteicos cuja produção apresenta eficiência energética superior à carne, principalmente por poder utilizar resíduos agroindustriais locais como matéria prima. A casca de arroz é um resíduo agroindustrial particularmente abundante no Rio Grande do Sul, enquanto o bagaço de malte e a serragem são gerados em muitas regiões do Brasil e do mundo. Os três resíduos são abundantes em fibras e possuem diferentes teores de proteínas. Estes resíduos muitas vezes são dispensados de forma inadequada geralmente pelo baixo potencial econômico associado e pelos altos custos de transporte. Neste sentido, estudou-se o desenvolvimento do fungo Pleurotus ostreatus (popularmente conhecido como Shimeji) em diferentes formulações de substrato contendo casca de arroz e serragem (como base lignocelulósica) e bagaço de malte (BDM, como suplementação proteica). No presente trabalho, foram avaliados os parâmetros físico-químicos de umidade, pH e densidade aparente, além de estimar a relação C/N das diferentes formulações de substrato testadas. A produtividade do fungo foi analisada a partir da eficiência biológica. Foi verificado que a produtividade é crescente para formulações contendo 10, 25 e 40 % de BDM, mas quase nula para formulações com 55 % e zero para formulações contendo 70 % de BDM. Tal fenômeno pode ser explicado pelos baixos valores de pH e relação C/N e por problemas de aeração do substrato, já que estas formulações apresentaram substratos mais compactos e úmidos. As formulações contendo 25 e 40 % de BDM apresentaram eficiências próximas ao valor entendido como mínimo para a produção comercial de Pleurotus ostreatus, apesar dos parâmetros de umidade, pH e densidade aparente estarem fora da faixa ideal, de acordo com a literatura. É razoável supor, portanto, que, ao melhorar técnicas de ajuste de pH e ao investigar o efeito da umidade e densidade aparente sobre a aeração do substrato, se obtenham eficiências superiores, tornando a produção atrativa economicamente

Tolerância ao calor em bovinos das raças Curraleira Pé Duro, Pantaneira e Nelore utilizando imagens termográficas

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, 2013.As altas temperaturas encontradas no Brasil afetam diretamente a produção animal e podem deixar os animais mais susceptíveis a doenças. Sabe-se que o calor excessivo causa diminuição na ingestão de alimentos e distúrbios no metabolismo de proteínas, energia, balanço mineral, reações enzimáticas, secreções de hormônios e metabólitos no sangue. Todos esses fatores afetam negativamente a produção gerando perdas econômicas para o produtor. Uma das alternativas é a utilização de animais adaptados ou tolerantes às condições ambientais. Este trabalho teve o objetivo de analisar a resposta fisiológica desses animais e sua tolerância ao calor. Foram utilizados 15 animais (machos inteiros de aproximadamente dois anos de idade) de cada raça (Nelore, Pantaneira e Curraleira Pé Duro). Foram registradas as frequências cardíacas e respiratórias, temperatura retal e superficial dos animais e do chão aproximadamente às 8h30 e às 15h30 por três dias consecutivos. Para obtenção das temperaturas superficiais dos animais e do chão foram utilizadas imagens termográficas obtidas por meio de uma câmera infravermelha. As análises estatísticas foram feitas através do pacote estatístico Statistical Analysis System (SAS). A análise de variância demonstrou que pelo menos um fator de ambiente ou mais teve efeito sobre as temperaturas da área, axila, cabeça, pescoço, soldra e garupa. Houve interação entre a raça do animal e os parâmetros fisiológicos e raça com as temperaturas superficiais, demonstrando que os grupos tiveram respostas diferentes às condições ambientais, mas também houve diferenças nas respostas entre animais dentro do mesmo grupo. As correlações entre temperatura ambiental com todas as temperaturas superficiais foram altas e positivas. A raça Curraleira Pé Duro teve a menor média de temperatura retal e foi a única raça que se manteve dentro da faixa recomendada para bovinos (36,7 a 39,1 °C). Diferenças significativas entre os grupos genéticos demonstraram que esse fator afetou significativamente a resposta do animal à tolerância ao calor. A imagem termográfica pode ser utilizada para avaliar o estresse térmico pela sua correlação com a temperatura retal. Os melhores pontos para se avaliar são pescoço, garupa e área. Animais curraleiros apresentaram as menores temperaturas retais e superficiais em todos os dias e períodos sendo os animais que menos sofreram com o clima observado no estudo, podendo ser considerada a raça mais adaptada. ____________________________________________________________________________ ABSTRACTThe high temperatures found in Brazil directly affect livestock and can make animals more susceptible to disease. Excessive heat causes a decrease in food intake as well as disturbances in the metabolism of protein, energy, mineral balance, enzymatic reactions, secretion of hormones and metabolites in blood. Resulting in economic losses for the farmer. One alternative is the use animals adapted or tolerant to environmental conditions. This study aimed to analyze the physiological response of animals and their heat tolerance. Fifteen animals (males approximately two years of age) of three breeds (Nellore Pantaneira and Curraleira Pé Duro) were used. We recorded heart rates and respiratory rates, rectal and as well as surface temperature animals and the ground at approximately 8:30 am and 15:30 for three consecutive days. The surface temperatures of animals and ground thermographic images obtained by an infrared camera were used. The statistical analyzes were performed using Statistical Analysis System (SAS). The analysis of variance showed that least one or more environmental factors had an effect on the temperature of the area, armpit, brain, neck, soldra and rump. The breed affected the physiological parameters and surface temperatures showing that the groups had different responses to environmental conditions, but there were also differences in responses between animals within the same group. The correlations between environmental temperatures with all surface temperatures were high and positive. The Curraleiro Pé Duro had the lowest average temperature, and was the only breed that kept within the recommended range for cattle (36.7 to 39.1 ° C). Significant differences between the genetic groups demonstrated that this factor significantly affected the response of the animal to heat tolerance. Thermographic images can be used to evaluate heat stress. The best points to evaluate the animal included rump and area. The Curraleiro animals had the lowest rectal temperatures and surface on all days and times, with fewer animals that suffered with the climatic conditions found in the study and so can be considered best adapted

Redes neurais em dispositivos Raspberry PI para detecção de pessoas

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação.Os avanços observados na área da Visão Computacional nos últimos anos, propiciados pela larga utilização de Redes Neurais Convolucionais, fazem-se notar em tarefas de classificação de imagens, localização de objetos e detecção de objetos. Técnicas consideradas o estado-da-arte nestes tipos de problema baseiam-se na utilização de arquiteturas de redes neurais compostas por diversas camadas de neurônios, e consequentemente, por uma grande quantidade de parâmetros. O treinamento e a inferência realizada com redes como estas demandam grande capacidade computacional, não só em termos de processamento, mas também em consumo de memória. As exigências provenientes de arquiteturas consideradas o estado-da-arte inviabilizam a utilização de tecnologias como estas em ambientes caracterizados pela restrição de recursos computacionais, como sistemas embarcados ou dispositivos utilizados no contexto da Internet das Coisas (IoT), onde a sua aplicação em soluções envolvendo segurança residencial, nas quais tempos de resposta eficientes são requisitos essenciais, pode ser comprometida. Enquanto modelos de classificação ou detecção de objetos baseados em redes neurais podem ser utilizados neste contexto, delegando-se a computação para computadores remotos, o tempo de resposta envolvendo requisições de rede para servidores alocados remotamente pode ser inaceitável para este tipo de aplicação. A popularidade da plataforma Raspberry Pi no ambiente de IoT, aliada ao poder computacional relativamente alto, para dispositivos utilizados neste contexto, fazem com que o desafio de se utilizar Redes Neurais Convolucionais para classificação e detecção de objetos, executando-se a inferência diretamente a partir destes dispositivos torne-se uma tarefa viável. Este trabalho propõe a busca por uma solução baseada em modelos de rede neural, dentre um conjunto de arquiteturas caracterizadas por uma demanda computacional menor, capazes de realizar detecção de pessoas em imagens com baixo tempo de execução e consumo de memória, no contexto de uma aplicação em segurança residencial, diretamente a partir de um Raspberry Pi, apresentando eficiência aceitável. Mais especificamente, são realizados experimentos com os modelos de detecção de objetos TinyYolo, MobileSSD e Pelee, comparando-se tempo de execução e eficiência na tarefa de detecção. Além disso, experimenta-se uma solução composta por uma etapa inicial com um modelo de classificação, seguida de uma etapa posterior utilizando um modelo de detecção de objetos, visando a melhoria do desempenho tanto em tempo de execução quanto na acurácia na tarefa de detecção de pessoas.The recent advances in Computer Vision in last years, mainly due massive utilization of Convolutional Neural Networks, can be observed in tasks such as image classification, object localization and object detection. State of the art techniques in these kind of problems are based on neural net architectures with many layers of neurons, and by consequence, with a large number of parameters. Training and inference with these networks demand huge computational capacity, not only in processing power, but in memory consumption too. Demands presented by architectures considered the state of the art in the field make the utilization of technologies like these not viable in environments denoted by scarce computational resources, such as embedded systems or devices used in the context of the Internet of Things (IoT), where applications in residential security systems, where the demands for efficient response times are critical, can be compromised. Although neural network-based image classification and object detection models can be used in this context, delegating the computation to remote computers, the response time of network requests can be unacceptable for such kind of application. The popularity of the Raspberry Pi platform in IoT environments, with the relatively high processing power compared to devices used in such context, implies that the challenge of using Convolutional Neural Networks for image classification and object detection, applying the inference directly from these devices, turn to be a viable task. The present work tries to find a neural net-based solution, within a set of low-demanding processing power architectures, but still able to detect people in images, with low response times and memory consumption, in a residential security system context, with acceptable efficiency. More specifically, an experiment is realized with object detection models, including TinyYolo, MobileSSD and Pelee models, comparing response times and detection quality. Additionally, another experiment with a hybrid solution, composed by a classification step, followed by a detection step, tries to achieve higher response time and detection accuracy