Aprendizado de máquina ajuda a identificar milhares de novos objetos cósmicos

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Uma equipe de pesquisadores do Tata Institute of Fundamental Research (TIFR) e do Indian Institute of Space Science and Technology (IIST), na Índia, identificaram a natureza de milhares de novos objetos cósmicos em comprimentos de onda de raios-X usando técnicas de aprendizado de máquina.

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Embora a aplicação de tais técnicas a dados astronômicos ainda esteja em um estágio preliminar, a catalogação desses dados pode vir a trazer muitas descobertas sobre o Universo, segundo um artigo pulicado este mês na revista Monthly Notices of the Royal Astronomical Society que descreve a pesquisa indiana.

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Avanço tecnológico na busca por objetos cósmicos

Observar e analisar manualmente os dados coletados pelos observatórios, que são públicos, não é nada prático. Essa tarefa pode exigir horas de dedicação e o envolvimento de muitos pesquisadores para identificar cada um dos objetos. 

O aprendizado de máquina é um excelente aliado nessa tarefa. A equipe de cientistas indianos usou os dados do observatório espacial Chandra, da NASA, para pôr em prática suas técnicas, que identificaram mais de 277 mil objetos de natureza desconhecida. Isso representa um grande passo tecnológico, que pode revolucionar a pesquisa científica.

Foram descobertos objetos de diferentes classes, como buracos negros, estrelas de nêutrons, anãs brancas e outras estrelas. Os pesquisadores alcançaram 93% de precisão no reconhecimento desses corpos utilizando o Light Gradient Boosted Machine (LightGBM), uma estrutura de aumento de gradiente de código aberto para aprendizado de máquina, originalmente desenvolvida pela Microsoft.

A pesquisa realizada com o apoio da Inteligência Artificial (IA) pode estabelecer novas técnicas de aprendizado de máquina para estudos astronômicos, que serão cruciais para observações futuras.

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