Astrônomos utilizaram inteligência artificial para descobrir 1.300 objetos com aparência incomum nos arquivos do Telescópio Espacial Hubble. Do total de anomalias encontradas, mais de 800 nunca haviam sido documentadas na literatura científica. A revista Astronomy & Astrophysics publicou a pesquisa.
A ferramenta de IA denominada AnomalyMatch, criada por David O’Ryan e Pablo Gómez da Agência Espacial Europeia (ESA), processou cerca de 100 milhões de recortes de imagens do Arquivo Legado do Hubble. Cada fragmento analisado media apenas algumas dezenas de pixel.
O volume de dados processados seria impossível de analisar manualmente por astrônomos humanos. Por isso, os pesquisadores desenvolveram um sistema automatizado capaz de identificar fenômenos raros no vasto repositório de observações acumuladas pelo Hubble.
Como funciona a tecnologia de detecção
A equipe treinou a rede neural AnomalyMatch para reconhecer padrões incomuns, simulando assim o processamento visual do cérebro humano. Posteriormente, após a identificação inicial feita pela IA, os cientistas revisaram manualmente as fontes mais promissoras para confirmar as verdadeiras anomalias.
Em apenas dois dias e meio de análise, o sistema conseguiu identificar os 1.300 objetos com características atípicas. A maioria consiste em galáxias em processo de fusão ou interação, apresentando morfologias incomuns ou correntes alongadas de estrelas e gás.
Entre as descobertas também estão lentes gravitacionais, fenômenos onde a gravidade de uma galáxia em primeiro plano distorce o espaço-tempo e curva a luz de uma galáxia de fundo, formando arcos ou anéis.
Tipos de anomalias encontradas
A IA detectou as anomalias em diferentes regiões do universo observadas pelo Hubble ao longo de suas três décadas de operação. Os objetos identificados incluem, por exemplo, galáxias com enormes aglomerados de formação estelar e galáxias com aparência de água-viva com “tentáculos” gasosos.
Além disso, foram encontrados discos de formação planetária na borda da nossa própria galáxia, com formato semelhante a hambúrgueres. Várias dezenas de objetos desafiaram completamente os esquemas de classificação existentes, representando potenciais novas classes de fenômenos cósmicos que necessitam de estudos adicionais.
Impacto para a astronomia
O método desenvolvido por O’Ryan e Gómez representa um avanço importante na análise de dados astronômicos. Isso porque a ferramenta AnomalyMatch poderá ser aplicada a outros arquivos, incluindo, por exemplo, dados do telescópio Euclid da ESA, do futuro Telescópio Espacial Nancy Grace Roman da NASA e do Observatório Vera C. Rubin.
“As observações de arquivo do Telescópio Espacial Hubble agora abrangem 35 anos, oferecendo um rico conjunto de dados no qual anomalias astrofísicas podem estar escondidas,” afirmou David O’Ryan, autor principal do estudo publicado na Astronomy & Astrophysics.
“Esta é uma poderosa demonstração de como a IA pode aprimorar o retorno científico de conjuntos de dados de arquivo,” disse Gómez. “A descoberta de tantas anomalias anteriormente não documentadas nos dados do Hubble ressalta o potencial da ferramenta para pesquisas futuras.”
