Cientistas cidadãos encontram 10.000 novas estrelas variáveis
De acordo com um artigo científico recente, cientistas cidadãos voluntários, analisando dados de uma rede de telescópios espalhada pelo globo, identificaram este ano 10.000 novas estrelas variáveis na Via Láctea. Os voluntários têm examinado desde janeiro dados do levantamento ASAS-SN (All-Sky Automated Survey for Supernovae), gerido por investigadores da Universidade Estatal do Ohio.
Num artigo publicado no servidor de pré-impressão arXiv, os investigadores detalharam o que o projeto de ciência cidadã, de nome Citizen ASAS-SN, realizou até agora: mais de 3100 voluntários fizeram cerca de 839.000 classificações de mais de 100.000 curvas de luz - dados que informam os astrónomos sobre objetos no céu. Uma estrela variável é uma estrela cujo brilho muda com o tempo - a luz proveniente de tal estrela não é constante.
Os cientistas voluntários tentaram classificar amplamente as estrelas como binários eclipsantes, onde uma estrela passa em frente da outra, estrelas pulsantes e estrelas giratórias. Os cientistas voluntários também podem classificar os dados como "lixo", o que significa que não são estrelas. Por exemplo, satélites em órbita baixa da Terra podem interferir com a luz das estrelas vistas através dos telescópios; os dados de um satélite seriam classificados como lixo. E os cientistas voluntários podem marcar os dados como "desconhecido" se as curvas de luz não encaixassem nas classes de estrelas variáveis.
Algumas das estrelas que os cientistas voluntários classificaram já tinham sido previamente identificadas, o que deu aos investigadores do estado norte-americano do Ohio uma maneira de verificar a precisão dos voluntários.
"Ao que parece, foram bastante precisos," disse Collin Christy, autor principal do artigo e analista do ASAS-SN. "Os nossos utilizadores foram extremamente competentes em encontrar sistemas eclipsantes e pulsantes nos nossos dados."
Os utilizadores também foram capazes de identificar facilmente dados inúteis, salientaram os investigadores.
O projeto baseia-se em trabalhos anteriores e no trabalho em andamento do ASAS-SN de analisar o céu em busca de buracos negros e outros fenómenos cosmológicos. Os telescópios do ASAS-SN foram recentemente atualizados, permitindo aos astrónomos perscrutar mais profundamente o espaço em busca de novas estrelas variáveis, supernovas e outros objetos. A análise anterior dos dados do ASAS-SN foi realizada amplamente usando algoritmos de aprendizagem de máquina, onde um algoritmo de computador classifica os dados.
"O nosso objetivo principal é tornar os nossos dados públicos, partilhar a nossa ciência com uma comunidade mais ampla de pessoas e, claro, queríamos obter investigação científica a partir disto," disse Tharindu Jayasinghe, coautor do artigo, estudante de doutoramento em astronomia. "E é bom ver este projeto envolver o público. As pessoas estão a contribuir para a ciência e interagem com os cientistas: os utilizadores podem fazer-nos perguntas, nós respondemos e assim estabelece-se uma relação. E também estamos a ensinar as pessoas a fazer esta ciência. É uma situação em que todos ganham."
O trabalho dos cientistas cidadãos também está a ajudar a melhorar o algoritmo de aprendizagem de máquina: o seu contributo, disse Jayasinghe, está a ajudar a máquina a entender melhor quais os dados que são "lixo" e quais os dados que são úteis.
"O olho humano pode detetar coisas invulgares e destacá-las muito melhor do que uma máquina tem sido capaz de fazer. E quando o relatam à equipa de investigação, permite-nos fazer estas descobertas realmente excelentes," salientou Jayasinghe. "Os humanos conseguem fazer coisas incríveis se lhes derem oportunidade."
Fonte: Astronomia OnLine
Comentários
Postar um comentário
Se você achou interessante essa postagem deixe seu comentario!