Foram descobertas 1.635 anomalias, 18 das quais foram marcadas pelas suas “formas distintamente peculiares”.
O aprendizado de máquina está redefinindo a astronomia. Embora os métodos observacionais tradicionais continuem a desempenhar um papel fundamental (como o Telescópio Espacial James Webb), algoritmos avançados e pesquisas abrangentes estão preparando o terreno para futuras descobertas. Agora, os cientistas usaram a IA para analisar galáxias e encontraram 1.635 anomalias.
ASTRONOMALY, um algoritmo de aprendizado de máquina de última geração, recentemente causou sensação na comunidade astronômica. Ao examinar quase quatro milhões de imagens de galáxias do Dark Energy Camera Legacy Survey (DECaLS), ele descobriu 1.635 anomalias, 18 das quais foram marcadas pelas suas “formas distintamente peculiares”. Esta fusão de inteligência humana e capacidade computacional está anunciando uma nova era na pesquisa espacial.
Telescópios de pesquisa: o dilúvio de dados
Historicamente, os telescópios de pesquisa têm sido inestimáveis para os astrônomos. O divisor de águas agora é a capacidade de produzir um volume esmagador de dados. Caso em questão: o Observatório Vera Rubin, que será lançado em breve, deverá produzir impressionantes 20 terabytes de dados todas as noites. Ao longo de uma década, isto totaliza 60 petabytes, resultando em “32 biliões de observações em 20 mil milhões de galáxias”.
Com conjuntos de dados tão vastos, as análises manuais são impraticáveis. Assim, os astrônomos utilizarão a IA para agilizar o processo.
ASTRONOMALY: Uma virada de jogo
Os sistemas tradicionais de detecção de anomalias eram frequentemente restritos e treinados para procurar eventos cósmicos específicos. Consequentemente, identificaram repetidamente anomalias semelhantes. A inovação da ASTRONOMALY reside na sua operação “não supervisionada”. Esta independência permite-lhe identificar uma gama mais ampla de valores discrepantes – lentes gravitacionais, padrões incomuns de desvio para o vermelho e coisas misteriosamente estranhas. Ainda assim, brilha mais quando combinado com a experiência humana, refinando as suas pesquisas com base na aprendizagem ativa e no feedback.
Descobertas inovadoras
Ao testar o ASTRONOMALY numa escala sem precedentes utilizando dados DECaLS, os investigadores notaram o seu desempenho superior, especialmente quando melhorado por intervenção humana. Entre suas descobertas notáveis estavam galáxias em anel com cores peculiares, sistemas potenciais com lentes fortes e vários corpos celestes em interação.
Algumas descobertas foram verdadeiramente extraordinárias. Por exemplo, uma galáxia exibiu emissões de rádio sugerindo a presença de um quasar, mas também exibiu uma rara característica com anéis vermelhos. Outra parecia ser uma galáxia estelar com uma contraparte em potencial em colisão. Sem o algoritmo ASTRONOMALY, estas maravilhas cósmicas poderiam ter permanecido escondidas.
Apesar do sucesso, a transferência de dados continua sendo um gargalo. A transferência de dados dos servidores do observatório para sistemas locais é demorada, muitas vezes demorando semanas. O futuro, propõem os investigadores, reside na transferência do poder computacional para os observatórios, eliminando a necessidade de transferências de dados para fora do local.
(Fonte)
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