27/01/2026
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Uma equipe de astrônomos usou um novo método assistido por IA para procurar objetos astronômicos raros no Hubble Legacy Archive. A equipe examinou quase 100 milhões de recortes de imagens em apenas dois dias e meio, descobrindo quase 1.400 objetos anômalos, mais de 800 dos quais nunca haviam sido documentados antes.
Anomalias astrofísicas do arquivo do Hubble
Objetos raros e anômalos como galáxias em colisão, lentes gravitacionais e galáxias em anel são de imenso interesse científico, mas são difíceis de encontrar nas crescentes massas de dados de telescópios como o Telescópio Espacial Hubble da NASA/ESA. Cada vez mais, os astrônomos devem se perguntar como podem encontrar uma agulha cósmica num palheiro do tamanho do Universo.
Recentemente, os investigadores David O’Ryan e Pablo Gómez, da Agência Espacial Europeia, desenvolveram uma ferramenta de IA que lhes permite inspecionar milhões de imagens astronómicas numa fração do tempo que um ser humano levaria. A equipe treinou sua ferramenta e demonstrou suas capacidades usando o Hubble Legacy Archive, que contém dezenas de milhares de conjuntos de dados que abrangem a longa vida útil do Hubble.
“As observações de arquivo do Telescópio Espacial Hubble remontam agora a 35 anos, fornecendo um tesouro de dados nos quais anomalias astrofísicas podem ser encontradas”, diz David, principal autor do artigo de pesquisa publicado hoje na revista. Astronomia e Astrofísica.
Anomalias astrofísicas geralmente são descobertas quando os cientistas procuram manualmente objetos que estão fora da norma – ou os encontram por acaso. Embora cientistas treinados sejam excelentes na detecção de anomalias cósmicas, há simplesmente muitos dados do Hubble para os especialistas classificarem manualmente com o nível necessário de detalhes.
Os projetos de ciência cidadã, que recrutam não-cientistas para colaborar em tarefas como a classificação de galáxias, proporcionam outra forma de desbastar as montanhas de dados disponíveis. Embora os grupos de ciência cidadã expandam enormemente a quantidade de dados que podem ser inspecionados, ainda não são páreo para arquivos extensos como o do Hubble, ou para conjuntos de dados de telescópios que examinam o céu, como o telescópio espacial Euclides da ESA.
Agora, este novo trabalho de David e Pablo leva a busca a um nível totalmente novo. A equipe desenvolveu o que chamamos de rede neural, uma ferramenta de IA que usa computadores para processar dados e procurar padrões de uma forma inspirada no cérebro humano. Sua rede neural, que eles chamaram de AnomalyMatch, é treinada para procurar e reconhecer objetos raros, como galáxias de águas-vivas e arcos gravitacionais.
A equipe usou o AnomalyMatch para pesquisar quase 100 milhões de recortes de imagens do Hubble Legacy Archive, marcando a primeira vez que o arquivo foi sistematicamente pesquisado em busca de anomalias astrofísicas. Em apenas dois dias e meio, o AnomalyMatch concluiu sua busca no arquivo e retornou uma lista de prováveis anomalias.
Como o processo de rastreamento de objetos raros ainda requer um olhar especializado, David e Pablo inspecionaram pessoalmente as fontes classificadas pelo seu algoritmo como com maior probabilidade de serem anômalas. Destes, mais de 1.300 eram anomalias verdadeiras, mais de 800 das quais nunca haviam sido documentadas na literatura científica.
A maioria das anomalias eram galáxias em processo de fusão ou interação, assumindo formas incomuns ou deixando longas caudas de estrelas e gás. Muitas outras eram lentes gravitacionais, nas quais a gravidade de uma galáxia em primeiro plano curva o espaço-tempo e distorce a luz de uma galáxia distante em segundo plano em um círculo ou arco. A equipe também descobriu exemplos de vários outros objetos raros, como galáxias com enormes aglomerados de estrelas, galáxias de águas-vivas com “tentáculos” gasosos e discos de formação de planetas vistos de lado, dando-lhes uma aparência de hambúrguer ou de borboleta. Talvez o mais intrigante de tudo seja que havia várias dezenas de objetos que desafiavam totalmente a classificação.
“Este é um uso fantástico da IA para maximizar a produção científica do arquivo do Hubble”, afirma Pablo, coautor do estudo. “Encontrar tantos objetos anômalos nos dados do Hubble, onde você poderia esperar que muitos já tivessem sido encontrados, é um ótimo resultado. Também mostra o quão útil esta ferramenta será para outros grandes conjuntos de dados.”
O Hubble gerou apenas um dos muitos grandes arquivos de dados em astronomia, e mais estão no horizonte. Novas instalações que retornarão uma enorme quantidade de dados incluem Euclid, que iniciou seu levantamento de bilhões de galáxias em um terço do céu noturno em 2023, o Observatório NSF-DOE Vera C. Rubin, que em breve iniciará sua Pesquisa Legada de Espaço e Tempo de 10 anos e coletará mais de 50 petabytes de imagens, e o Telescópio Espacial Nancy Grace Roman da NASA, para o qual a ESA contribui como uma Missão de Oportunidade, que está programado para ser lançado o mais tardar. do que maio de 2027. Ferramentas de IA como o AnomalyMatch podem ajudar os astrônomos a lidar com o dilúvio de dados recebidos e a descobrir novos exemplos de objetos raros e incomuns – e talvez até coisas nunca vistas antes no Universo.
