Uma equipe de astrônomos utilizou um novo método assistido por IA (inteligência artificial) para procurar objetos astronômicos raros no Hubble Legacy Archive.
© Hubble (seis objetos astrofísicos estranhos e fascinantes)
Seis objetos astrofísicos estranhos e fascinantes, nunca antes descobertos, apresentados nesta nova imagem do telescópio espacial Hubble. Esta coleção apresenta seis galáxias, mostrando uma secção transversal das descobertas, com alguns dos exemplos mais impressionantes: três lentes com arcos distorcidos pela gravidade, uma fusão galáctica, uma galáxia em anel e uma galáxia que desafia a classificação.
A equipe analisou quase 100 milhões de excertos de imagens em apenas dois dias e meio, descobrindo cerca de 1.400 objetos anômalos, mais de 800 dos quais nunca tinham sido documentados. Objetos raros, como galáxias em colisão, lentes gravitacionais e galáxias em anel, têm um enorme interesse científico, mas são difíceis de encontrar nas massas crescentes de dados de telescópios.
Recentemente, os pesquisadores David O'Ryan e Pablo Gómez da Agência Espacial Europeia (ESA) desenvolveram uma ferramenta de IA que lhes permite inspecionar milhões de imagens astronômicas numa fração do tempo que um humano levaria. A sua ferramenta foi treinada e demonstrou as suas capacidades utilizando o Hubble Legacy Archive, que contém dezenas de milhares de conjuntos de dados que abrangem o longo período de vida do Hubble.
As anomalias astrofísicas são normalmente descobertas quando os cientistas procuram manualmente objetos que estão fora da norma ou quando os encontram por acaso. Embora os cientistas treinados sejam excelentes na detecção de anomalias cósmicas, há simplesmente demasiados dados do Hubble para que os especialistas os consigam selecionar manualmente e com o nível de detalhe necessário. Os projetos de ciência cidadã, que recrutam não-cientistas para colaborarem em tarefas como a classificação de galáxias, são outra forma de explorar as montanhas de dados disponíveis. Embora os grupos de ciência cidadã aumentem consideravelmente a quantidade de dados que podem ser analisados, mesmo assim não estão à altura de arquivos extensos como o do Hubble, ou de conjuntos de dados de telescópios que sondam o céu, como o telescópio espacial Euclid da ESA.
Foi desenvolvida a rede neural denominada AnomalyMatch, que foi treinada para procurar e reconhecer objetos raros como galáxias medusas e arcos gravitacionais. A maior parte das anomalias encontradas eram galáxias em processo de fusão ou em interação, assumindo formas incomuns ou contendo 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 forma de círculo ou arco. Foram também descobertos exemplos de vários outros objetos raros, tais como galáxias com enormes aglomerados de estrelas, galáxias medusas com "tentáculos" gasosos e discos de formação planetária vistos de lado, dando-lhes um aspecto de hambúrguer ou de borboleta. Talvez o mais intrigante de tudo seja o fato de existirem várias dúzias de objetos que desafiam completamente a classificação.
O Hubble gerou apenas um dos muitos grandes arquivos de dados em astronomia, e outros estão no horizonte. Entre as novas instalações que vão fornecer uma enorme quantidade de dados contam-se o Euclid, que iniciou o seu estudo de bilhões de galáxias num terço do céu noturno em 2023, o Observatório Vera C. Rubin, que iniciará em breve o seu levantamento LSST (Legacy Survey of Space and Time) 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 a Mission of Opportunity, cujo lançamento está previsto para maio de 2027, o mais tardar. Os dados recebidos possibilitará descobrir novos exemplos de objetos raros e talvez nunca antes vistos no Universo.
Um artigo foi publicado no periódico Astronomy & Astrophysics.
Fonte: ESA