Com a ajuda de técnicas de aprendizado de máquina, uma equipe de astrônomos descobriu uma dúzia de quasares que foram distorcidos por uma “lente” cósmica natural e divididos em quatro imagens semelhantes. Quasares são núcleos extremamente luminosos de galáxias distantes alimentadas por buracos negros supermassivos.
Nas últimas quatro décadas, os astrônomos encontraram cerca de 50 desses “quasares com imagens quadruplicadas”, ou quads para abreviar, que ocorrem quando a gravidade de uma galáxia massiva que por acaso está situada na frente de um quasar divide sua única imagem em quatro. O último estudo, que durou apenas um ano e meio, aumenta o número desses quads conhecidos em cerca de 25 por cento e demonstra o poder do aprendizado de máquina para ajudar os astrônomos em sua busca por essas esquisitices cósmicas.
“Os quads são minas de ouro para todos os tipos de questões. Eles podem ajudar a determinar a taxa de expansão do universo e ajudar a resolver outros mistérios, como matéria escura e ‘motores centrais’ de quasar”, disse Daniel Stern, principal autor do novo estudo e um cientista de pesquisa no Laboratório de Propulsão a Jato, que é gerenciado pela Caltech para a NASA. “Eles não são apenas agulhas em um palheiro, mas canivetes suíços, porque têm muitos usos.”
As descobertas, a serem publicadas no The Astrophysical Journal, foram feitas combinando ferramentas de aprendizado de máquina com dados de vários telescópios terrestres e espaciais, incluindo a missão Gaia da Agência Espacial Européia; Wide-field Infrared Survey Explorer da NASA (ou WISE); Observatório W. M. Keck em Maunakea, Havaí; Observatório Palomar da Caltech; o novo telescópio tecnológico do Observatório Europeu do Sul no Chile; e o telescópio Gemini South no Chile.
Dilema Cosmológico
Nos últimos anos, surgiu uma discrepância sobre o valor preciso da taxa de expansão do universo, também conhecida como constante de Hubble. Dois meios primários podem ser usados para determinar este número: um se baseia em medições da distância e velocidade dos objetos em nosso universo local, e o outro extrapola a taxa de modelos baseados na radiação distante que sobrou do nascimento de nosso universo, chamada de fundo de microondas cósmico. O problema é que os números não coincidem.
“Existem erros potencialmente sistemáticos nas medições, mas isso parece cada vez menos provável”, diz Stern. “O mais atraente é que a discrepância nos valores pode significar que algo sobre nosso modelo de universo está errado e que há uma nova física a ser descoberta.”
Os novos quasares quasares, que a equipe deu apelidos como Wolf’s Paw e Dragon Kite, ajudarão nos cálculos futuros da constante de Hubble e podem iluminar porque as duas medições primárias não estão alinhadas. Os quasares ficam entre os alvos locais e distantes usados para os cálculos anteriores, então eles fornecem aos astrônomos uma maneira de sondar a faixa intermediária do universo. Uma determinação baseada em quasar da constante de Hubble poderia indicar qual dos dois valores está correto, ou, talvez mais interessante, poderia mostrar que a constante está em algum lugar entre o valor determinado localmente e distante, um possível sinal de física até então desconhecida.
Ilusões Gravitacionais
A multiplicação de imagens de quasares e outros objetos no cosmos ocorre quando a gravidade de um objeto em primeiro plano, como uma galáxia, dobra e amplia a luz dos objetos atrás dele. O fenômeno, chamado de lente gravitacional, já foi visto muitas vezes antes. Às vezes, os quasares são colocados em duas imagens semelhantes; menos comumente, eles são agrupados em quatro.
“Quads são melhores do que quasares duplamente imageados para estudos de cosmologia, como medir a distância de objetos, porque eles podem ser perfeitamente bem modelados”, diz o co-autor George Djorgovski, professor de astronomia e ciência de dados da Caltech. “Eles são laboratórios relativamente limpos para fazer essas medições cosmológicas.”
No novo estudo, os pesquisadores usaram dados do WISE, que tem resolução relativamente grosseira, para encontrar quasares prováveis, e então usaram a resolução nítida de Gaia para identificar quais dos quasares WISE estavam associados com possíveis quasares quadruplicados. Os pesquisadores então aplicaram ferramentas de aprendizado de máquina para escolher quais candidatos eram mais prováveis fontes de imagens múltiplas e não apenas estrelas diferentes sentadas próximas umas das outras no céu. Observações de acompanhamento usando o espectrômetro de imagem de baixa resolução do Keck Observatory (LRIS), bem como o Palomar Observatory, o New Technology Telescope e Gemini-South confirmaram quais dos objetos eram de fato quasares quadruplicados situados a bilhões de anos-luz de distância.
Humanos e máquinas trabalhando juntos
O primeiro quad encontrado com o auxílio do aprendizado de máquina, apelidado de Vitória de Centaurus, foi confirmado durante uma noite que a equipe passou no Caltech, com colaboradores da Bélgica, França e Alemanha, enquanto usava um computador dedicado no Brasil, lembra co -autor Alberto Krone-Martins da UC Irvine. A equipe estava observando remotamente seus objetos usando o Observatório Keck.
?O aprendizado de máquina foi fundamental para nosso estudo, mas não pretende substituir as decisões humanas?, explica Krone-Martins. “Nós treinamos e atualizamos continuamente os modelos em um ciclo de aprendizado contínuo, de forma que os humanos e a experiência humana sejam uma parte essencial do ciclo. Quando falamos sobre ‘IA’ em referência a ferramentas de aprendizado de máquina como essas, significa Aumentado Inteligência, não Inteligência Artificial. ”
“Alberto não apenas surgiu inicialmente com os algoritmos de aprendizado de máquina inteligentes para este projeto, mas foi idéia dele usar os dados Gaia, algo que não havia sido feito antes para esse tipo de projeto”, diz Djorgovski.
“Esta história não é apenas sobre como encontrar lentes gravitacionais interessantes”, diz ele, “mas também sobre como uma combinação de big data e aprendizado de máquina pode levar a novas descobertas.”
Publicado em 09/04/2021 11h31
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