IA encontra 1,300 anomalias cósmicas no Hubble, com mais de 800 inéditas

Um dilúvio de dados astronômicos difícil de acompanhar

Com o apoio de uma ferramenta de IA de alto desempenho, astrônomos vasculharam grandes volumes de dados do Hubble, da NASA, e localizaram mais de 1,300 anomalias cósmicas - sendo que mais de 800 são inéditas para a ciência.

O estudo, conduzido por David O'Ryan e Pablo Gomez, da ESA (Agência Espacial Europeia), foi publicado na Astronomy and Astrophysics.

"Observações de arquivo do Telescópio Espacial Hubble agora remontam a 35 anos, oferecendo um tesouro de dados no qual anomalias astrofísicas podem ser encontradas", afirma O'Ryan.

Essas anomalias astrofísicas importam porque, muitas vezes, são exceções que revelam um lado diferente da natureza. Um cientista experiente pode até perceber esse tipo de sinal com relativa facilidade.

O problema é a escala: os observatórios modernos produzem dados em quantidade demais para análise exclusivamente humana. O JWST, por exemplo, entrega cerca de 57 GB de dados por dia, a depender do que estiver programado para observar.

O Vera Rubin Observatory, equipado com a maior câmara digital já construída, vai superar isso com folga: deverá gerar aproximadamente 20 terabytes de dados brutos por noite e, só para lidar com esse fluxo, exige infraestrutura especial.

E a enxurrada tende a crescer. Com telescópios poderosos como o Giant Magellan Telescope e o Extremely Large Telescope entrando em operação em breve, o volume de informações astronômicas que precisa de escrutínio científico está virando um verdadeiro dilúvio.

Em meio a esse excesso, é inevitável que existam descobertas escondidas. A tecnologia avançou mais rápido do que a capacidade de cérebros orgânicos processarem tudo - mas a IA vem alcançando a astronomia justamente onde ela mais produz dados.

IA e o AnomalyMatch no Hubble Legacy Archive

"Arquivos astronômicos contêm vastas quantidades de dados inexplorados que potencialmente abrigam fenómenos cósmicos raros e cientificamente valiosos", escrevem os autores.

"Nós aproveitamos novos métodos semi-supervisionados para extrair tais objetos do Hubble Legacy Archive."

Para isso, os pesquisadores recorreram a uma estrutura de deteção de anomalias desenvolvida recentemente, o AnomalyMatch, e fizeram uma busca rápida em quase 100 milhões de recortes de imagem do Hubble Legacy Archive - um acervo com registos de cerca de 35 anos.

O AnomalyMatch é uma rede neural, isto é, uma ferramenta de aprendizagem de máquina inspirada no funcionamento do cérebro humano.

"AnomalyMatch é adaptado para aplicações em grande escala, processando previsões de forma eficiente para ≈100 milhões de imagens em três dias numa única GPU", escreveram os autores num artigo anterior que apresentou a ferramenta.

Na prática, o AnomalyMatch precisou de apenas 2 to 3 dias para tratar esse volume de dados - uma fração do tempo que seria exigido de pessoas. E, segundo o estudo, foi a primeira vez que o Hubble Legacy Archive passou por uma varredura tão sistemática em busca de anomalias.

A ferramenta produziu uma lista com prováveis ocorrências fora do padrão. Esse conjunto somou quase 1,400 objetos anómalos - um tamanho muito mais viável para avaliação humana.

O'Ryan e Gomez então analisaram manualmente esses 1,400 casos e concluíram que 1,300 eram, de facto, anomalias; e que mais de 800 nunca tinham sido documentadas.

O que apareceu: anomalias cósmicas, lentes gravitacionais e mais

Entre os achados, o tipo mais frequente foi o de galáxias em fusão e em interação: foram 417 ocorrências.

O levantamento também revelou 86 novas lentes gravitacionais potenciais. Elas são valiosas porque tornam observáveis objetos que, de outra forma, estariam distantes demais para serem estudados.

Além disso, essas lentes ajudam os cientistas a investigar a distribuição de matéria escura no Universo, a medir distâncias e a expansão cósmica, e a testar a relatividade geral.

"Nós identificamos muitas lentes gravitacionais que já estão identificadas na literatura – mas muitas candidatas a novas lentes", escrevem os autores.

Houve ainda outras classes de anomalias no arquivo. O AnomalyMatch encontrou objetos raros, como as galáxias água-viva - vistas em aglomerados de galáxias, onde a pressão dinâmica remove gás da galáxia e deixa uma cauda longa iluminada por formação estelar. No Hubble Legacy Archive, foram encontradas 35.

A pesquisa também trouxe à tona algumas anomalias cuja natureza ainda é incerta. Um dos exemplos descritos é particularmente estranho: uma galáxia com um núcleo em espiral e lóbulos abertos.

Por que a IA é a escolha natural para arquivos astronômicos

Varrer enormes repositórios de dados astronômicos é um trabalho ideal para a IA - e algo que dificilmente seria reproduzido na mesma escala por mentes humanas.

Para além das anomalias já citadas, os pesquisadores identificaram galáxias sobrepostas, galáxias grumosas, galáxias em anel e até galáxias de alto desvio para o vermelho tão próximas dos limites de deteção que se tornam difíceis de distinguir. Também apareceram galáxias com jatos e galáxias que hospedam AGN.

Mesmo que todas as observações astronômicas terminassem amanhã, as descobertas não parariam: ferramentas de IA tendem a ficar cada vez mais capazes. Conjuntos de dados massivos já existentes, do Hubble e de outras missões como a Gaia, da ESA, funcionam como terreno fértil para as ferramentas do futuro.

Quem sabe o que ainda está à espera dentro de todo esse material?

"Esta é uma demonstração poderosa de como a IA pode melhorar o retorno científico de conjuntos de dados de arquivo", disse Gómez.

"A descoberta de tantas anomalias anteriormente não documentadas em dados do Hubble destaca o potencial da ferramenta para levantamentos futuros."

Este artigo foi publicado originalmente pelo Universe Today. Leia o artigo original.