Uma dupla de astrônomos da Agência Espacial Europeia (ESA) descobriu mais de 800 “anomalias astrofísicas” anteriormente não documentadas, escondidas nos arquivos do Hubble. Para fazer isso, os pesquisadores David O’Ryan e Pablo Gomez treinaram um modelo de IA no conjunto de dados de 35 anos do Hubble para caçar objetos estranhos e sinalizá-los para revisão manual. É um “tesouro de dados que pode detectar anomalias astrofísicas”, disse O’Ryan. Relatório.
Espaço de estudo é difícil. Há muito, é barulhento, e a enxurrada de dados gerados por instrumentos como o Telescópio Espacial Hubble pode sobrecarregar até mesmo grandes equipes de pesquisa. E às vezes o espaço é estranho. Muito diferente. Entra em cena a IA, que é ótima para filtrar grandes quantidades de informações para detectar padrões – sinalizando estranhezas que os astrônomos poderiam não perceber.
O modelo usado pelos astrônomos, chamado AnomalyMatch, escaneou quase 100 milhões de recortes de imagens do arquivo Hubble Legacy, a primeira vez que o conjunto de dados foi pesquisado em busca de anomalias. Pense em galáxias de formatos estranhos, na luz desviada pela atração gravitacional de objetos massivos ou em discos que formam planetas vistos de lado. O AnomalyMatch levou apenas dois dias e meio para analisar o conjunto de dados, muito mais rápido do que uma equipe de pesquisa humana tentando realizar a tarefa.
invenções, Publicado No diário Astronomia e AstrofísicaRevelou quase 1.400 “objetos hostis”, a maioria dos quais são galáxias em fusão ou em interação. Outras anomalias incluem lentes gravitacionais (onde a luz é curvada em círculos ou arcos por objetos massivos à sua frente), galáxias águas-vivas (são “tentáculos” de gás suspenso) e galáxias com estrelas massivas. “Talvez o mais intrigante de tudo seja que havia dezenas de objetos que desafiavam completamente a classificação”, disse a ESA. Postagem no blog.
“Este é um uso fantástico da IA para aumentar a produção científica do Arquivo Hubble”, disse Gomes. “Encontrar tantos objetos incomuns nos dados do Hubble, muitos dos quais você esperaria já terem sido descobertos, é um ótimo resultado. Também mostra o quão útil esta ferramenta pode ser para outros grandes conjuntos de dados.”
