Usando IA, astrônomos montam o maior catálogo 3D do universo

Com aproximadamente 300 GB, o mapa conta com estatísticas de posição e distância de mais de três bilhões de objetos, entre estrelas, galáxias e quasares
Renato Mota09/10/2020 18h25
20201009033138
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Utilizando dados astronômicos públicos e um algoritmo de Inteligência Artificial, pesquisadores do Instituto de Astronomia da Universidade do Havaí no Mānoa produziram o maior catálogo 3D de estrelas, galáxias e quasares do mundo. O arquivo, de aproximadamente 300 GB, está disponível para consulta de cientistas e entusiastas.

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A equipe usou dados do Telescópio de Levantamento Panorâmico e Sistema de Resposta Rápida (Pan-STARRS1) em Haleakalā, no Havaí. O banco de dados representa a maior pesquisa óptica multicor profunda do mundo, abrangendo três quartos do céu.

Os astrônomos aplicaram as novas ferramentas computacionais ao catálogo para classificar quais dos três bilhões de objetos são estrelas, quasares ou galáxias – para estes últimos, o software também derivou estimativas de suas distâncias. Essa abordagem de aprendizado de máquina alcançou uma precisão de classificação geral de 98,1% para galáxias, 97,8% para estrelas e 96,6% para quasares. As estimativas de distância da galáxia são precisas em quase 3%. 

UH/Divulgação

Mapa de densidade do universo, para galáxias entre 1,5 e 3 bilhões de anos-luz de distância. Imagem: UH/Divulgação

O resultado é um enorme banco de dados acessível por meio da interface SQL do MAST CasJobs ou por download como uma tabela legível. “Utilizando um algoritmo de otimização de última geração, aproveitamos o conjunto espectroscópico de quase quatro milhões de fontes de luz para ensinar a rede neural a prever tipos de fontes e distâncias de galáxias, ao mesmo tempo em que corrigimos a extinção de luz pela poeira da Via Láctea”, explica o principal autor do estudo, Robert Beck.

O maior mapa do universo até então foi criado pelo Sloan Digital Sky Survey (SDSS), que cobre apenas um terço do céu. O novo catálogo dobra a área pesquisada, tem mais estatísticas e áreas específicas que o SDSS não cobre.

“À medida que o Pan-STARRS coleta mais e mais dados, usaremos o aprendizado de máquina para extrair ainda mais informações sobre objetos próximos à Terra, nosso Sistema Solar, nossa galáxia e o universo”, afirma o diretor do Pan-STARRS, Ken Chambers.

Via: University of Hawaiʻi at Mānoa

Redator(a)

Renato Mota é redator(a) no Olhar Digital