Um estudo publicado na revista Astronomy & Astrophysics descreve a descoberta de fenômenos cósmicos raros em imagens do Telescópio Espacial Hubble, identificados com a ajuda de Inteligência Artificial (IA).
Os cientistas analisaram quase 100 milhões de pequenos recortes de dados do arquivo do Hubble, cada um com apenas algumas dezenas de pixels de lado. Em apenas dois dias e meio, eles encontraram em torno de 1.400 objetos incomuns, sendo mais de 800 totalmente inéditos.
Rede neural detectou objetos sem classificação definida
A maior parte das anomalias são galáxias em fusão ou interação, que apresentam formas irregulares e fluxos alongados de estrelas e gás. Outras descobertas incluem lentes gravitacionais, um fenômeno por meio do qual a gravidade de uma galáxia muito massiva deforma o espaço ao redor e faz com que a luz de outra galáxia, mais distante, seja desviada. O efeito pode criar arcos ou anéis luminosos nas imagens.
Também foram identificadas galáxias com intensa formação estelar, galáxias em formato de água-viva com “tentáculos” gasosos e discos de formação planetária vistos de perfil, lembrando hambúrgueres.
Algumas dezenas de objetos surpreenderam os pesquisadores por não se encaixarem em nenhuma classificação conhecida. Encontrar e catalogar esse tipo de objeto é um grande desafio, já que o Hubble e outros telescópios acumularam volumes de dados sem precedentes na astronomia. Revisar essas imagens manualmente seria impossível, mesmo com o apoio da ciência cidadã.
Para lidar com o desafio, os pesquisadores David O’Ryan e Pablo Gómez, da Agência Espacial Europea (ESA), desenvolveram o AnomalyMatch, uma rede neural capaz de analisar milhões de imagens em muito menos tempo que humanos. A IA foi treinada para reconhecer padrões incomuns, imitando a forma como o cérebro processa informações visuais. Em um comunicado, O’Ryan destacou que o arquivo do Hubble reúne 35 anos de observações, oferecendo oportunidades únicas para encontrar anomalias escondidas.
IA permitiu primeira busca sistemática por anomalias no arquivo Hubble
Antes, imagens anômalas eram descobertas por sorte ou revisão manual. Embora a ciência cidadã tenha ajudado a ampliar a análise, ela ainda não consegue lidar com arquivos tão extensos quanto os do Hubble ou do futuro telescópio Euclid. O AnomalyMatch permitiu a primeira busca sistemática por anomalias em todo o arquivo do Hubble, sinalizando os candidatos mais promissores.
Depois da análise da IA, a equipe revisou manualmente as melhores detecções, confirmando mais de 1.300 anomalias reais. Gómez comentou que o estudo mostra como a inteligência artificial pode aumentar significativamente o retorno científico de arquivos astronômicos, abrindo caminho para novas descobertas em dados antigos e futuros.
(OLHAR DIGITAL)
