Inteligência artificial descobriu 1.635 anomalias, 18 das quais foram marcadas pelas suas “formas distintamente peculiares”
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 instrumento Dark Energy Camera Legacy Survey (DECaLS), descobriu 1.635 anomalias, das quais 18 chamaram a atenção por serem bastante diferentes. Esta fusão de inteligência humana e capacidade computacional está anunciando uma nova era na pesquisa espacial.
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. O 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 trilhões de observações em 20 bilhões de galáxias.
Com conjuntos de dados tão vastos, as análises manuais são impraticáveis. Aí entra a IA para agilizar o processo. Os sistemas tradicionais de detecção de anomalias eram frequentemente restritos e treinados para procurar eventos cósmicos específicos. Consequentemente, identificavam repetidamente anomalias semelhantes. A inovação da Astronomaly reside na sua operação “não supervisionada.”
Essa independência lhe permite 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.
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Ao testar o Astronomaly numa escala sem precedentes utilizando dados do 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 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 a ser um gargalo. A transferência de dados dos servidores do observatório para sistemas locais é demorada, muitas vezes levando semanas. O futuro, propõem os investigadores, reside na transferência do poder computacional para os observatórios, eliminando a necessidade dessa alocação.
