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Objetos raros e anômalos, como galáxias em colisão, lentes gravitacionais e galáxias anelares, 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 astrônomos se perguntam como encontrar uma agulha cósmica em um palheiro do tamanho do Universo.
Recentemente, os pesquisadores David O'Ryan e Pablo Gómez, da Agência Espacial Europeia, desenvolveram uma ferramenta de IA que permite inspecionar milhões de imagens astronômicas em uma fração do tempo que um humano levaria. A equipe treinou a ferramenta e demonstrou suas capacidades usando o Arquivo Legado do Hubble, que contém dezenas de milhares de conjuntos de dados abrangendo a longa vida útil do Hubble.
“Observações de arquivo do Telescópio Espacial Hubble agora remontam a 35 anos, fornecendo um tesouro de dados no qual anomalias astrofísicas podem ser encontradas”, diz David, autor principal do artigo de pesquisa publicado hoje no periódico Astronomy & Astrophysics .
Anomalias astrofísicas geralmente são descobertas quando cientistas procuram manualmente por objetos que fogem ao padrão – ou os encontram por acaso. Embora cientistas treinados sejam excelentes em detectar anomalias cósmicas, há simplesmente dados demais do Hubble para que especialistas consigam analisá-los manualmente com o nível de detalhamento necessário.
Projetos de ciência cidadã, que recrutam pessoas sem formação científica para colaborar em tarefas como a classificação de galáxias, oferecem outra maneira de lidar com a enorme quantidade de dados disponíveis. Embora os grupos de ciência cidadã expandam consideravelmente a quantidade de dados que podem ser analisados, eles 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 leva a busca a um nível totalmente novo. A equipe desenvolveu o que se chama de rede neural, uma ferramenta de IA que usa computadores para processar dados e buscar padrões de uma forma inspirada no cérebro humano. Sua rede neural, que batizaram de AnomalyMatch, é treinada para buscar e reconhecer objetos raros, como galáxias medusas e arcos gravitacionais.
A equipe 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 sua busca no arquivo e retornou uma lista de prováveis anomalias.
Como o processo de localização de objetos raros ainda exige um olhar especializado, David e Pablo inspecionaram pessoalmente as fontes classificadas por seu algoritmo como as mais propensas a serem anômalas. Dessas, mais de 1300 eram anomalias verdadeiras, das quais mais de 800 nunca haviam sido documentadas na literatura científica.
A maioria das anomalias eram galáxias em processo de fusão ou interação, assumindo formas incomuns 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 ao fundo, deformando-a em um círculo ou arco. A equipe também descobriu exemplos de vários outros objetos raros, como galáxias com enormes aglomerados de estrelas, galáxias em forma de água-viva com "tentáculos" gasosos e discos de formação planetária vistos de perfil, conferindo-lhes uma aparência semelhante a um hambúrguer ou a uma borboleta. Talvez o mais intrigante de tudo seja que havia várias dezenas de objetos que desafiavam completamente a classificação.
“Este é um uso fantástico de IA para maximizar o retorno científico do arquivo do Hubble”, diz Pablo, coautor do estudo. “Encontrar tantos objetos anômalos nos dados do Hubble, onde se esperaria que muitos já tivessem sido encontrados, é um ótimo resultado. Também mostra o quão útil essa 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 retornarão uma enorme quantidade de dados incluem o Euclid, que iniciou seu levantamento de bilhões de galáxias em um terço do céu noturno em 2023; o Observatório Vera C. Rubin da NSF-DOE, que em breve iniciará seu Levantamento Legado do Espaço e do Tempo, com duração de 10 anos, e coletará 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 astrônomos a lidar com o dilúvio de dados recebidos e descobrir novos exemplos de objetos raros e incomuns – e talvez até mesmo coisas nunca vistas antes no Universo.
Mais informações
O Telescópio Espacial Hubble é um projeto de cooperação internacional entre a ESA e a NASA.
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Fonte: Agência Espacial Europeia (ESA, na sigla em inglês) / Publicação 28/01/2026
https://www.esa.int/Science_Exploration/Space_Science/1400_quirky_objects_found_in_Hubble_s_archive
Web Science Academy; Hélio R.M.Cabral (Economista, Escritor e Divulgador de conteúdos de Economia, Astronomia, Astrofísica, Astrobiologia Climatologia). Participou do curso Astrofísica Geral no nível Georges Lemaître (EAD), concluído em 2020, pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).
Em outubro de 2014, ingressou no projeto S'Cool Ground Observation, que integra o Projeto CERES (Clouds and Earth’s Radiant Energy System) administrado pela NASA. Posteriormente, em setembro de 2016, passou a participar do The Globe Program / NASA Globe Cloud, um programa mundial de ciência e educação com foco no monitoramento do clima terrestre.
>Autor de cinco livros, que estão sendo vendidos nas livrarias Amazon, Book Mundo e outras
Livraria> https://www.orionbook.com.br/
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