Uma equipa de investigadores do Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço e da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, em Portugal, criou um método de Inteligência Artificial (IA) capaz de encontrar galáxias com buracos negros massivos nos primórdios do universo, consideradas essenciais para compreender a evolução da Via Láctea e de outras galáxias.
De acordo com o portal Sapo, acredita-se que os buracos negros primordiais foram os motores do crescimento e transformação das galáxias, e que podem explicar a paisagem cósmica que vemos na actualidade. Daí ser importante encontrá-los, embora não seja fácil.
Ler todo o manancial de dados e encontrar galáxias com buracos negros massivos no seu centro só será possível com ferramentas automáticas, como o algoritmo criado por uma equipa internacional liderada por investigadores portugueses, do Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço, lê-se no portal.
Descrito num artigo publicado esta quarta-feira, na revista científica Astronomy & Astrophysics, o método de aprendizagem automática (machine learning) é capaz de reconhecer galáxias superluminosas no início do universo, que se pensa serem dominadas pela actividade de um buraco negro central devorador.
“Além disso, este também será o primeiro algoritmo que prevê quando esta actividade emite também um intenso sinal nas frequências rádio. As emissões no rádio são, em geral, distintas da restante luz da galáxia, e por vezes é difícil associá-las. Esta técnica de Inteligência Artificial permitirá aos astrónomos serem mais eficazes na procura das chamadas radiogaláxias”, explicam os autores em comunicado.
Desenvolvido com a colaboração da Closer, uma empresa que actua no sector de soluções tecnológicas em ciência de dados, o algoritmo foi treinado com imagens de galáxias em vários comprimentos de onda da luz. Quando testado com outras imagens, mostrou-se capaz de prever quatro vezes mais radiogaláxias do que os métodos convencionais com instruções explícitas.
Como a aprendizagem automática desenvolve os seus próprios algoritmos, tentar compreender o seu sucesso pode ajudar a esclarecer os fenómenos físicos que estavam a acontecer nestas galáxias, 1,5 mil milhões de anos após a Big Bang, ou seja, quando o universo tinha um décimo da idade actual.
“Temos de encontrar mais galáxias activas no céu, porque há previsões de que deveriam existir muitas mais no começo da história do universo. Com as observações actuais não temos esse número”, diz Rodrigo Carvajal, autor principal do artigo.
Segundo o investigador, serão necessárias mais observações para verificar se o entendimento actual sobre a evolução das galáxias activas está correcto ou se tem de ser modificado. “Também é importante a análise dos próprios modelos de machine learning e perceber o que está a acontecer dentro deles”, acrescenta.
“O peso relativo das características das galáxias na decisão tomada pelo computador pode apontar para o que está na origem da sua intensa actividade, em particular na banda rádio”, sublinhou. (DE)
