Pesquisadores liderados pelo Instituto de Ciências Espaciais da Universidade de Barcelona (ICCUB) desenvolveram uma nova técnica que pode melhorar muito a forma como os cientistas estudam a expansão do universo e investigam a misteriosa força conhecida como energia escura.
Publicado em Astronomia da naturezao estudo apresenta uma estrutura chamada CIGARS que pode extrair muito mais informações de supernovas do Tipo Ia, poderosas explosões estelares usadas para medir vastas distâncias cósmicas. Ao contrário de muitas abordagens atuais, o método depende principalmente de dados de imagem, em vez de observações espectroscópicas caras. Espera-se que este progresso ajude os astrónomos a tirar o máximo partido dos enormes conjuntos de dados que em breve surgirão das pesquisas do céu da próxima geração, especialmente as realizadas pelo Observatório Vera S. Rubin.
Por que as supernovas do tipo Ia são importantes
As supernovas do tipo Ia ocorrem quando estrelas anãs brancas explodem. Como estas explosões atingem quase o mesmo brilho intrínseco, os astrónomos utilizam-nas como “velas padrão”: comparando o seu brilho real com o brilho que parecem da Terra, os investigadores podem calcular a sua distância.
Estas medições desempenharam um papel crucial na descoberta de que o Universo está a expandir-se a um ritmo crescente. Os cientistas atribuem esta aceleração à energia escura, uma das questões não resolvidas mais significativas da física moderna.
No entanto, existe uma complicação importante. As supernovas do tipo Ia não são exatamente idênticas.
Como as galáxias hospedeiras afetam as medições de supernovas
Nos últimos 20 anos, os astrónomos descobriram que o brilho observado de uma supernova é influenciado pela galáxia em que se origina. As supernovas detectadas em galáxias mais antigas ou mais massivas podem diferir ligeiramente daquelas que ocorrem em galáxias mais jovens ou menos massivas.
Os pesquisadores geralmente explicam essas diferenças usando métodos de correção relativamente simples. Embora estas aproximações sejam úteis, elas podem limitar a precisão das medições de distância e, por sua vez, a precisão dos estudos cosmológicos.
Um modelo unificado de supernovas e do universo
A nova estrutura resolve esse problema simulando múltiplos fatores simultaneamente. Em vez de considerar cada componente de forma independente, os investigadores construíram um modelo único e integrado que inclui as próprias explosões de supernovas, as galáxias que as contêm, a poeira que altera a sua luz, as mudanças na velocidade das supernovas ao longo da história cósmica e até mesmo a expansão do universo.
Ao combinar todos esses ingredientes em uma única estrutura estatística e física, a equipe pode capturar relações que muitas vezes são ignoradas quando as partes são analisadas separadamente.
“Uma forma poderosa de modelar o universo é simulá-lo desde o início num computador usando inferência bayesiana”, diz Raúl Jiménez (ICREA-ICCUB), co-autor do estudo. “Isto torna possível alterar todos os parâmetros possíveis ao mesmo tempo para prever o universo em que vivemos. Além disso, com esta capacidade, possíveis taxonomias de “incógnitas desconhecidas” podem ser exploradas para compreender o seu efeito. O impacto desta sistemática nas nossas conclusões é talvez o ingrediente mais importante que falta nas abordagens atuais para modelar o universo.”
Usando inteligência artificial para analisar o espaço
Construir um modelo tão complexo geralmente requer um enorme poder computacional. Para tornar esta abordagem prática, os pesquisadores recorreram a uma técnica moderna chamada inferência baseada em simulação.
O processo começa com os cientistas construindo um grande número de universos simulados com base em modelos físicos. Uma rede neural (um tipo de inteligência artificial) aprende então como as observações simuladas se relacionam com as propriedades físicas que as causaram. Após o treinamento, o sistema pode comparar observações astronômicas reais com a simulação e determinar os parâmetros básicos mais prováveis.
Esta estratégia permite analisar dezenas de milhares de supernovas simultaneamente, tarefa que seria impraticável utilizando métodos tradicionais.
Distâncias exatas às galáxias apenas em fotos
Uma das descobertas mais significativas do estudo é que o sistema pode determinar distâncias de galáxias (desvios para o vermelho) com alta precisão usando apenas dados de imagem.
O Redshift mede o quanto a luz de uma galáxia foi esticada à medida que o universo se expandia. Ele fornece informações sobre a distância até a galáxia e quanto tempo a observamos.
Segundo os pesquisadores, o novo método fornece estimativas de redshift com precisão comparável às medições espectroscópicas, mas sem a necessidade de espectros. Esta possibilidade é particularmente importante porque se espera que pesquisas futuras identifiquem milhões de candidatas a supernovas, enquanto apenas uma pequena percentagem poderá realmente receber observações espectroscópicas de acompanhamento.
Pronto para o dilúvio de dados do observatório Rubin
O Observatório Vera S. Rubin, atualmente em construção no Chile, deverá iniciar em breve uma década de observação do céu. Durante esta missão, descobrirá um número sem precedentes de supernovas. Cerca de 99% desses objetos serão observados apenas fotometricamente, ou seja, através de imagens tiradas em cores diferentes ao invés de espectros detalhados.
A estrutura CIGaRS foi projetada especificamente com esse problema em mente.
“Ao contrário de outras estruturas que exigem simplificações analíticas, a nossa abordagem intransigente de inferência baseada em simulação de ponta a ponta é a única capaz de extrair informações cosmológicas e astrofísicas completas dos dados arduamente obtidos do Observatório Rubin, evitando ao mesmo tempo as armadilhas do viés de seleção e modelagem, “diz Konstantin Karchev (ICCUB-SISSA Trieste), principal autor do estudo.
Insights sobre como as supernovas se formam
Os benefícios vão além da medição da energia escura. A estrutura também fornece novas informações sobre a origem das próprias supernovas do Tipo Ia.
Ao reconstruir como a frequência das supernovas varia com a idade das estrelas em diferentes galáxias, o modelo ajuda os cientistas a explorar questões de longa data sobre os sistemas que causam estas explosões.
Os pesquisadores descobriram que combinar simulações baseadas na física com inteligência artificial poderia superar algumas das limitações dos métodos cosmológicos atuais. Eles estimaram que esta abordagem poderia melhorar as restrições cosmológicas por um fator de quatro em comparação com os métodos tradicionais que dependem apenas de uma amostra relativamente pequena de supernovas observadas espectroscopicamente.
À medida que o Observatório Rubin se prepara para inaugurar uma nova era de descobertas astronómicas, instrumentos como o CIGaRS podem ajudar os cientistas a extrair o máximo de informação das suas observações e a obter uma compreensão mais profunda do Universo.
