Uma equipa de astrónomos utilizou um novo método com o auxílio de inteligência artificial para procurar objetos astronómicos raros no Arquivo Legado do Hubble. A equipa analisou quase 100 milhões de recortes de imagens em apenas dois dias e meio, descobrindo cerca de 1400 objetos anómalos, dos quais mais de 800 nunca tinham sido documentados antes.
Os objetos raros e anómalos, como as galáxias em colisão, as lentes gravitacionais e as galáxias em anel, são de imenso interesse científico, mas são difíceis de encontrar na crescente massa de dados provenientes de telescópios como o Telescópio Espacial Hubble da NASA/ESA. Cada vez mais, os astrónomos interrogam-se sobre como encontrar uma agulha cósmica num palheiro do tamanho do Universo.
Recentemente, os investigadores David O’Ryan e Pablo Gómez, da Agência Espacial Europeia, desenvolveram uma ferramenta de IA que permite inspecionar milhões de imagens astronómicas numa fração do tempo que um ser humano demoraria. A equipa treinou a sua ferramenta e demonstrou as suas capacidades utilizando o Arquivo Legado do Hubble, que contém dezenas de milhares de conjuntos de dados que abrangem a longa vida útil do Hubble.
“As observações de arquivo do Telescópio Espacial Hubble remontam agora a 35 anos, fornecendo um tesouro de dados no qual se podem encontrar anomalias astrofísicas”, afirma David, autor principal do artigo de investigação publicado hoje na revista Astronomy & Astrophysics.
As anomalias astrofísicas são geralmente descobertas quando os cientistas procuram manualmente objetos que fogem ao padrão – ou os encontram por acaso. Embora os cientistas treinados sejam excelentes a detectar anomalias cósmicas, existem simplesmente demasiados dados do Hubble para que os especialistas consigam analisá-los manualmente com o nível de detalhe necessário.
Os projectos de ciência cidadã, que recrutam pessoas sem formação científica para colaborar em tarefas como a classificação de galáxias, oferecem outra forma de explorar a enorme quantidade de dados disponíveis. Embora os grupos de ciência cidadã expandam consideravelmente a quantidade de dados que podem ser analisados, ainda não se comparam a extensos arquivos como o do Hubble, ou a conjuntos de dados de telescópios que mapeiam o céu, como o telescópio espacial Euclid da ESA.
Agora, este novo trabalho de David e Pablo eleva a procura a um nível totalmente novo. A equipa desenvolveu aquilo a que se chama uma rede neural, uma ferramenta de IA que utiliza computadores para processar dados e procurar padrões de uma forma inspirada no cérebro humano. A sua rede neural, a que deram o nome de AnomalyMatch, está treinada para procurar e reconhecer objetos raros, como galáxias medusas e arcos gravitacionais.
A equipa utilizou o AnomalyMatch para pesquisar quase 100 milhões de recortes de imagens do Hubble Legacy Archive, marcando a primeira vez que o arquivo foi sistematicamente pesquisado em busca de anomalias astrofísicas. Em apenas dois dias e meio, o AnomalyMatch concluiu a sua pesquisa no arquivo e devolveu uma lista de prováveis anomalias.
Como o processo de rastreio de objectos raros ainda requer um olhar especializado, David e Pablo inspecionaram pessoalmente as fontes classificadas pelo seu algoritmo como as mais propensas a serem anómalas. Destas, mais de 1300 eram anomalias verdadeiras, sendo que mais de 800 nunca tinham sido documentadas na literatura científica.
A maioria das anomalias eram galáxias em processo de fusão ou interação, assumindo formas invulgares ou apresentando longas caudas de estrelas e gás. Muitas outras eram lentes gravitacionais, nas quais a gravidade de uma galáxia em primeiro plano curva o espaço-tempo e distorce a luz de uma galáxia distante em segundo plano, deformando-a num círculo ou arco. A equipa descobriu também exemplos de vários outros objectos raros, como galáxias com enormes enxames de estrelas, galáxias-medusa com “tentáculos” gasosos e discos de formação planetária vistos de perfil, conferindo-lhes um aspeto semelhante a um hambúrguer ou a uma borboleta. Talvez o mais intrigante de tudo seja a existência de várias dezenas de objetos que desafiavam completamente a classificação.
“Esta é uma utilização fantástica da IA para maximizar a produção científica do arquivo do Hubble“, afirma Pablo, coautor do estudo. “Encontrar tantos objetos anómalos nos dados do Hubble, onde seria de esperar que muitos já tivessem sido encontrados, é um óptimo resultado. Também demonstra o quão útil esta ferramenta será para outros grandes conjuntos de dados.”
O Hubble gerou apenas um dos muitos grandes arquivos de dados em astronomia, e outros estão a caminho. Novas instalações que irão devolver uma enorme quantidade de dados incluem o Euclid, que iniciou o seu levantamento de milhares de milhões de galáxias num terço do céu noturno em 2023; o Observatório Vera C. Rubin da NSF-DOE, que iniciará em breve o seu Legacy Survey of Space and Time, com a duração de 10 anos, e recolherá mais de 50 petabytes de imagens; e o Telescópio Espacial Nancy Grace Roman da NASA, para o qual a ESA contribui como uma Missão de Oportunidade, com lançamento previsto para, no máximo, Maio de 2027. Ferramentas de IA como o AnomalyMatch podem ajudar os astrónomos a lidar com o dilúvio de dados recebidos e a descobrir novos exemplos de objetos raros e invulgares – e talvez até coisas nunca antes vistas no Universo.
Texto original: 1400 quirky objects found in Hubble’s archive
Texto e imagem: ESA
Tradução automática via Google
Edição: Rui Barbosa