Inteligência Artificial identifica mais de 1.300 objetos anômalos em dados históricos do telescópio Hubble

Uma ferramenta avançada de inteligência artificial, baseada em redes neurais, foi utilizada por pesquisadores para realizar uma análise sistemática e profunda dos vastos registros acumulados pelo telescópio espacial Hubble. Durante o processo, o sistema digital examinou aproximadamente 100 milhões de imagens recortadas provenientes do Arquivo de Legado do Hubble (Hubble Legacy Archive). Esta varredura tecnológica resultou na identificação de mais de 1.300 objetos considerados anômalos, sendo que, deste total, mais de 800 representam descobertas inéditas que nunca haviam sido registradas anteriormente na literatura científica especializada.

O volume de informações coletadas pelo Hubble ao longo de mais de 35 anos de operação é tão colossal que se torna humanamente impossível processá-lo de forma manual e eficiente. Diante deste desafio, os especialistas da Agência Espacial Europeia (ESA), David O'Ryan e Pablo Gomez, lideraram o desenvolvimento de uma rede neural inovadora batizada de AnomalyMatch. Projetada para mimetizar o processamento visual do cérebro humano, esta inteligência artificial foi treinada especificamente para o reconhecimento de padrões em larga escala, focando na detecção de fenômenos raros. Surpreendentemente, a ferramenta AnomalyMatch conseguiu concluir a análise de todo esse imenso conjunto de dados em apenas dois dias e meio.

Entre as anomalias catalogadas, os cientistas encontraram uma diversidade fascinante de estruturas cósmicas, incluindo galáxias em pleno processo de fusão ou interação mútua, as chamadas "galáxias-água-viva", caracterizadas por seus longos tentáculos de gás, e dezenas de potenciais lentes gravitacionais. No total, foram confirmadas 417 galáxias em estágio de interação e 86 novas candidatas a lentes gravitacionais. Estas últimas possuem uma importância científica fundamental, pois funcionam como lupas naturais que permitem aos astrônomos estudar a distribuição da matéria escura e a estrutura em grande escala do universo, além de possibilitar a observação detalhada de objetos extremamente distantes.

Além desses achados, a pesquisa revelou galáxias com regiões massivas de formação estelar e discos de formação planetária vistos de perfil. Um aspecto intrigante do estudo foi a detecção de várias dezenas de objetos que não se enquadravam em nenhum dos esquemas de classificação astronômica existentes, o que evidencia a riqueza e a complexidade dos dados preservados no arquivo do Hubble. Pablo Gomez, cientista da ESA, ressaltou que o papel fundamental da IA é atuar como um "multiplicador" das capacidades humanas, visto que a validação final dos candidatos ainda exigiu uma análise manual minuciosa por parte da equipe de investigação. Os detalhes completos desta pesquisa foram publicados no prestigiado periódico "Astronomy & Astrophysics".

O sucesso alcançado pelo AnomalyMatch estabelece um novo paradigma para o tratamento de volumes de dados astronômicos que crescem de forma exponencial. Esta ferramenta já está sendo considerada para aplicação em futuros levantamentos de grande escala conduzidos por novas e potentes observatórias espaciais. Entre os projetos mencionados estão a missão Euclid da ESA, lançada com sucesso em julho de 2023, e o Telescópio Espacial Nancy Grace Roman da NASA, cujo lançamento está previsto para o final de 2026 ou em data posterior. Tanto o telescópio Roman quanto o Euclid têm como objetivo inaugurar uma nova era na exploração da energia escura e na compreensão da estrutura fundamental do cosmos.