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Uma equipe liderada por pesquisadores do Instituto de Astrofísica das Ilhas Canárias (IAC), na Espanha, criou um algoritmo de aprendizado de máquina (recurso por meio do qual um computador é treinado para reconhecer padrões) capaz de simular os primeiros segundos após o Big Bang e, assim, mapear o meio intergaláctico no universo primitivo.
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Publicada no periódico científico The Astrophysical Journal, a pesquisa usou o algoritmo chamado Hydro-BAM, que executou 100 mil horas de simulação computacional. Isso permitiu aos cientistas analisar fenômenos como matéria escura, gás energizado, hidrogênio neutro e outros ingredientes cósmicos essenciais para entender a estrutura do universo.
“Nosso estudo também possibilitou a reprodução com alta precisão das chamadas florestas Lyman-alfa”, disseram os autores em um comunicado, referindo-se a um padrão particular de linhas em um espectro (assinatura de luz) de galáxias e objetos semelhantes criados quando nuvens de gás hidrogênio no caminho absorvem a luz galáctica.
“Esses ‘universos virtuais’ servem como leitos de teste para o estudo da cosmologia”, acrescentaram os pesquisadores. “No entanto, as simulações são computacionalmente muito caras, e as atuais instalações de computação só permitem que [nós] exploremos pequenos volumes cósmicos”.
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Mapear as linhas de absorção no espectro galáctico permitiu que a equipe descobrisse onde estão as nuvens de gás hidrogênio. A localização é um proxy das distâncias entre as galáxias, dado que o universo está continuamente se expandindo. As nuvens também dão pistas sobre o que compõe o gás e a poeira do meio intergaláctico.
“O avanço veio quando entendemos que as conexões entre as quantidades de gás intergaláctico, matéria escura e hidrogênio neutro que estávamos tentando modelar estão bem organizadas de forma hierárquica”, explicou o principal autor do artigo, Francesco Sinigaglia, doutorando na Universidade de La Laguna, na Espanha, no IAC e na Universidade de Pádua, na Itália.
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