Astrônomos do Instituto de Tecnologia da Califórnia (Caltech), nos EUA, conseguiram classificar 1 mil supernovas utilizando um novo algoritmo de aprendizado de máquina, que realizou o trabalho e forma totalmente autônoma. Fruto da parceria Zwicky Transient Facility (ZTF), a ferramenta de inteligência artificial usa bots para observar, identificar e comunicar descobertas automaticamente.
De acordo com o criador do algoritmo, Christoffer Fremling, a primeira supernova foi classificada de forma autônoma em abril de 2021 pelo chamado SNIascore. “Um ano e meio depois, estamos a atingir um marco significativo de 1 mil supernovas", comemora o astrônomo do Caltech.
Desenvolvida por uma equipe internacional de cientistas liderada pela Universidade Northwestern, a Bright Transient Survey Bot (BTSbot) é uma abordagem revolucionária no campo da astronomia. O sistema automatizado inclui também o acionamento de telescópios robóticos que exploram o céu noturno em busca de supernovas desconhecidas. Além de substituir o trabalho "braçal", o sistema elimina possíveis erros humanos.
Como a inteligência artificial localiza supernovas automaticamente?
O instrumento de pesquisa do céu ZTF inicia o seu trabalho todas as noites, pesquisando os chamados eventos transitórios, alterações astronômicas que vão de simples deslocamentos de asteroides a gigantescos buracos negros em seu "banquete" de estrelas e objetos massivos se colapsando em supernovas.
A tarefa consiste em enviar centenas de milhares de avisos para outros astrônomos do mundo, alertando-os sobre os eventos transitórios detectados. Esses cientistas empregam então os seus próprios telescópios para obter mais detalhes de todos esses objetos em transformação. Foi essa rotina que levou à descoberta de milhares de supernovas.
Como seria humanamente impossível que os membros da equipe da ZTF conseguissem classificar a enxurrada de dados enviada pelo instrumento, eles criaram o SNIascore, para a tarefa específica de classificar candidatas a supernovas, que se dividem em duas classes. Nas do Tipo I estão as sem hidrogênio em que uma companheira suga matéria para uma estrela anã branca, e as do Tipo II são estrela que entram em colapso sob sua própria gravidade.
A rotina do aprendizado de máquina no Monte Palomar
As observações feitas pelo ZTF são depois filtradas pelo SNIascore.Fonte: Observatório Palomar/Caltech
No dia a dia do Observatório Palomar, o SNIascore classifica as supernovas do Tipo Ia, chamadas de “velas padrão” por terem sua luminosidade conhecida no céu. São estrelas moribundas que passaram por uma explosão termonuclear. No entanto, a equipe de Fremling já trabalha em uma atualização do algoritmo, que promete incluir a classificação de outras supernovas em breve.
Atualmente, todos os flashes de candidatas a supernovas capturados pelo ZTF têm seus dados enviados para a Máquina de Distribuição de Energia Espectral (SEDM), um espectrógrafo alojado em uma cúpula próxima. A partir daí, SNIascore e SEDM trabalham juntos para classificar quais supernovas podem ser do Tipo I. A noção tradicional de um astrônomo sentado no observatório pode estar ficando para trás, dizem os cientistas.
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