POR SALVADOR NOGUEIRA
Cientistas brasileiros ensinam computador a analisar galáxias tão bem quanto ser humano.
VASTIDÃO DO INFINITO
Caso você ainda não tenha notado, o Universo é realmente muito, muito vasto. Há mais estrelas e planetas no cosmos do que grãos de areia em todas as praias da Terra. Uma estimativa recente sugere que elas estão distribuídas em um total de aproximadamente 2 trilhões de galáxias — isso limitando-se somente às regiões do espaço que podemos observar, pois a luz que vem delas teve tempo suficiente de chegar a nós.
CONTA-GOTAS
Agora imagine um astrônomo tentando fazer um catálogo sistemático de todas elas, classificando-as de acordo com o tipo. Não, covardia, vou dar uma colher de chá. Imagine 100 mil astrônomos reunidos para fazer isso e presuma que as observações em si já foram feitas. Suponha que cada um possa analisar 100 galáxias por dia, agregando 10 milhões de análises diárias.
PROJETO DE VIDA
Nesse ritmo, seriam precisos 20 mil dias, sem descanso, trabalhando em alta velocidade, para concluir o catálogo — algo como 55 anos. É um projeto improvável, para dizer o mínimo. Mas os pesquisadores brasileiros Rafael de Souza e Maria Luiza Dantas, à frente de uma equipe internacional, encontraram um modo de viabilizar uma empreitada dessas, em tempo infinitamente menor. A chave atende pela famosa sigla IA: inteligência artificial.
SABICHÃO DE SILÍCIO
Em resumo, eles demonstraram que um computador pode aprender a analisar e classificar o espectro de galáxias tão bem quanto um astrônomo humano — e muito mais depressa. O método pode ser aplicado para estudar as galáxias fotografadas nos grandes projetos de varredura do céu, num ritmo que seria impossível se dependesse exclusivamente de humanos. E com isso aumenta a chance de encontrar objetos particularmente interessantes e raros.
VIROU LIVRO
Rafael de Souza estará apresentando esse trabalho específico com galáxias nesta semana, em uma conferência em Praga. O esforço faz parte de uma linha de pesquisa mais ampla, descrita em seu livro “Bayesian Models for Astrophysical Data”, publicado em abril.
FONTE: http://mensageirosideral.blogfolha.uol.com.br
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