Uma IA identifica 1300 anomalias nos arquivos do telescópio Hubble

Por mais de trinta anos, o Telescópio Espacial Hubble tem capturado imagens do Universo, acumulando uma vasta quantidade de dados. Diante dessa abundância, os cientistas se depararam com uma dura realidade: a impossibilidade humana de analisar todas essas imagens, cada uma com o potencial de conter uma descoberta.

Imagem capturada pelo Telescópio Espacial Hubble mostrando galáxias distantes. Crédito: ESA/Hubble e NASA, D. O'Ryan, P. Gómez (Agência Espacial Europeia), M. Zamani (ESA/Hubble)

Perante essa montanha de informações, pesquisadores da Agência Espacial Europeia desenvolveram um modelo de inteligência artificial chamado AnomalyMatch. Projetada para pesquisar os arquivos do Hubble, essa ferramenta escaneia automaticamente as imagens em busca de características incomuns , imitando a forma como nossos cérebros processam informações visuais.

A análise de quase 100 milhões de imagens revelou mais de 1.300 anomalias, centenas das quais nunca haviam sido documentadas antes. Esses objetos exibem aparências únicas que fogem das categorias usuais. Concluída em apenas três dias de processamento, essa avalanche de descobertas demonstra a eficácia do método diante de um imenso volume de dados.

Entre as descobertas estão galáxias se fundindo com aglomerados massivos de formação estelar, estruturas semelhantes a águas-vivas com "tentáculos" gasosos e discos de formação planetária vistos de perfil em nossa própria galáxia.

O AnomalyMatch funciona aprendendo padrões visuais normais, o que permite identificar desvios. Essa abordagem sistemática é inédita para os arquivos do Hubble, que abrangem 35 anos de observações. Ela abre caminho para explorações mais aprofundadas sem exigir um tempo humano proibitivo.

Os líderes do projeto indicam que essa iniciativa demonstra como a inteligência artificial pode aumentar significativamente a produção científica. Também demonstra o potencial dos arquivos astronômicos para futuras descobertas, particularmente no contexto de campanhas de observação em larga escala.

Esse avanço está documentado em um artigo publicado na revista Astronomy and Astrophysics em dezembro de 2025.

Como funciona o reconhecimento de padrões por IA

A inteligência artificial utilizada aqui baseia-se em redes neurais projetadas para analisar imagens. Esses sistemas são treinados com vastos conjuntos de dados de material previamente analisado, onde aprendem a distinguir as características normais de objetos astronômicos. Uma vez treinados, eles podem rapidamente examinar novas imagens para detectar qualquer coisa fora do comum.

Este método imita certos processos do cérebro humano, como a detecção de bordas e texturas, mas em uma escala muito maior e com uma velocidade muito superior. Não requer programação explícita para cada tipo de anomalia, o que o torna adaptável a diversas áreas.

As aplicações vão além da astronomia, com usos potenciais na medicina para análise de imagens e na segurança para vigilância. No caso do Hubble, permite aproveitar dados antigos para novas descobertas sem a necessidade de observações repetidas.

O valor dos dados arquivados na ciência

Arquivos científicos, como os do Hubble, são um recurso valioso cuja importância aumenta com o tempo. Eles preservam observações feitas no passado, permitindo comparações e reanálises com ferramentas mais poderosas. Isso evita a perda de informações e maximiza os investimentos iniciais.

No setor espacial, os dados arquivados abrangem longos períodos, revelando mudanças lentas ou eventos raros. Por exemplo, o acompanhamento da evolução de uma galáxia ao longo de décadas torna-se possível graças a essas coleções.

O acesso a esses arquivos é facilitado por plataformas digitais, incentivando a colaboração internacional e a ciência aberta. Pesquisadores do mundo todo podem consultá-los para testar novas ideias ou validar teorias.

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