Usando uma ferramenta poderosa de IA, astrónomos vasculharam enormes volumes de dados do Hubble, da NASA, e identificaram mais de 1.300 anomalias cósmicas - sendo que mais de 800 delas são novidades para a ciência.
O novo estudo, assinado por David O’Ryan e Pablo Gómez, da ESA (Agência Espacial Europeia), foi publicado na revista Astronomy and Astrophysics.
35 anos de dados do Hubble e o desafio de encontrar anomalias astrofísicas
“Observações de arquivo do Telescópio Espacial Hubble já se estendem por 35 anos, oferecendo um tesouro de dados onde anomalias astrofísicas podem ser encontradas”, afirma O’Ryan.
As anomalias astrofísicas são relevantes porque, muitas vezes, representam casos fora do padrão - pistas de fenómenos raros ou de comportamentos da natureza que não aparecem nas amostras comuns. Um cientista experiente pode até reconhecê-las com relativa facilidade quando as vê.
O problema é que a astronomia moderna produz dados em volume tão grande que a análise exclusivamente humana não acompanha. O JWST (Telescópio Espacial James Webb), por exemplo, gera cerca de 57 GB de dados por dia, dependendo da programação de observações.
Vera Rubin Observatory e a avalanche de dados astronómicos
A próxima onda é ainda maior. O Vera Rubin Observatory, equipado com a maior câmara digital já construída, vai ultrapassar esse ritmo com folga: deve produzir cerca de 20 terabytes de dados brutos por noite e exige infraestrutura específica apenas para dar conta do armazenamento e do processamento.
E isso é só o começo. Com telescópios potentes prestes a operar, como o Giant Magellan Telescope e o Extremely Large Telescope, o volume de dados astronómicos que precisa de escrutínio científico está a crescer até virar uma verdadeira enxurrada.
Essa imensidão de informação inevitavelmente guarda surpresas escondidas. A tecnologia de observação avançou mais depressa do que a capacidade dos nossos cérebros de processar tudo - mas a IA está a aproximar-se do ritmo de geração massiva de dados da astronomia.
“Arquivos astronómicos contêm vastas quantidades de dados inexplorados que potencialmente abrigam fenómenos cósmicos raros e cientificamente valiosos”, escrevem os autores. “Nós aproveitamos novos métodos semissupervisionados para extrair tais objetos do Hubble Legacy Archive.”
AnomalyMatch: a ferramenta de IA que encontrou anomalias cósmicas no Hubble Legacy Archive
Para essa busca, os investigadores aplicaram uma estrutura recente de deteção de anomalias chamada AnomalyMatch, capaz de percorrer rapidamente quase 100 milhões de recortes de imagens do Hubble Legacy Archive - um repositório com registos que recuam aproximadamente 35 anos.
O AnomalyMatch é uma rede neural - uma ferramenta de aprendizagem de máquina inspirada no funcionamento do cérebro humano. Num trabalho anterior, os autores destacaram que ele foi pensado para operar em grande escala, processando previsões para cerca de 100 milhões de imagens em apenas três dias numa única GPU.
Na prática, o sistema levou apenas 2 a 3 dias para analisar esse volume - uma fração do tempo que seria necessário para equipas humanas. Além disso, foi a primeira vez que o Hubble Legacy Archive passou por uma varredura tão sistemática em busca de anomalias.
A ferramenta devolveu uma lista inicial de prováveis anomalias, com quase 1.400 objetos. Esse conjunto, por ser muito menor, torna-se viável de ser revisto por especialistas.
O’Ryan e Gómez então analisaram manualmente esses 1.400 itens e concluíram que 1.300 eram de facto anomalias, e que mais de 800 nunca tinham sido registadas anteriormente.
Principais anomalias encontradas: galáxias em interação, lentes gravitacionais e galáxias “água-viva”
A categoria mais frequente de anomalia no arquivo foi a de galáxias em fusão e em interação: foram 417 ocorrências.
Os investigadores também identificaram 86 novas lentes gravitacionais potenciais. Essas lentes são importantes porque podem “ampliar” e trazer para a nossa capacidade de observação objetos que, de outra forma, estariam demasiado distantes.
Além disso, as lentes gravitacionais ajudam os cientistas a: - estudar a distribuição de matéria escura no Universo; - medir distâncias e a expansão cósmica; - testar previsões da relatividade geral.
“Nós identificamos muitas lentes gravitacionais que já estão apontadas na literatura - mas também muitos novos candidatos a lentes”, escrevem os autores.
Outras anomalias raras também apareceram. O AnomalyMatch encontrou, por exemplo, galáxias água-viva (jellyfish galaxies). Elas surgem em aglomerados de galáxias, onde a pressão do meio (ram pressure) arranca gás da galáxia, deixando uma cauda longa iluminada por formação estelar. No Hubble Legacy Archive, foram 35 desses casos.
O estudo também revelou anomalias cuja natureza ainda não está clara. Entre elas, há um objeto particularmente intrigante: uma galáxia com um núcleo em espiral e lóbulos abertos.
Porque a IA é ideal para explorar arquivos astronómicos e descobrir anomalias cósmicas
Vasculhar enormes depósitos de dados astronómicos é um tipo de tarefa em que a IA encaixa perfeitamente - e que dificilmente seria replicada na mesma escala apenas com trabalho humano.
Para além das anomalias já citadas, os autores relataram ter encontrado: - galáxias sobrepostas; - galáxias grumosas (clumpy galaxies); - galáxias em anel (ring galaxies); - galáxias de alto desvio para o vermelho (high-redshift) tão perto do limite de deteção que se tornam difíceis de distinguir; - galáxias com jatos (jetted galaxies); - galáxias que hospedam AGN (núcleos ativos de galáxias).
Mesmo que todas as observações astronómicas parassem amanhã, as descobertas não precisariam parar. Ferramentas de IA tendem a ficar cada vez mais capazes, e os grandes conjuntos de dados já existentes - do Hubble e de outras missões, como a Gaia, da ESA - são terreno fértil para as próximas gerações de métodos.
O que mais estará escondido em todo esse material?
“Esta é uma demonstração poderosa de como a IA pode aumentar o retorno científico de conjuntos de dados arquivados”, disse Gómez. “A descoberta de tantas anomalias anteriormente não documentadas nos dados do Hubble reforça o potencial da ferramenta para futuros levantamentos.”
Este artigo foi originalmente publicado pelo Universe Today. Leia o artigo original.
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