O venerável Telescópio Espacial Hubble é como um presente que continua sendo oferecido. Não só continua fazendo descobertas astronómicas depois de mais de trinta anos de funcionamento. Também está fazendo descobertas por acidente!
Graças a uma equipe internacional de cientistas cidadãos, com a ajuda de astrônomos da Agência Espacial Europeia (ESA) e de alguns algoritmos de aprendizagem automática, uma nova amostra de mais de mil asteróides foi identificada nos dados de arquivo do Hubble.
Os métodos utilizados representam uma nova abordagem para encontrar objetos em dados de décadas que também poderiam ser aplicados a outros conjuntos de dados.
A equipe de pesquisa foi liderada por Pablo García-Martín, pesquisador do Departamento de Física Teórica da Universidade Autônoma de Madrid (UAM).
Incluía membros da ESA, do Laboratório de Propulsão a Jato (JPL) da NASA, do Instituto Astronômico da Academia Romena, da Universidade de Craiova, da Université Côte d’Azur e da Bastion Technologies.
O artigo que descreve suas descobertas, “Hubble Asteroid Hunter III.
Propriedades físicas de asteróides recém-descobertos”, apareceu recentemente na Astronomy & Astrophysics.
Pergunte a qualquer astrônomo e ele lhe dirá que os asteróides são materiais que sobraram da formação do Sistema Solar, há 4,5 bilhões de anos atrás.
Esses objetos vêm em vários formatos e tamanhos, variando de rochas do tamanho de seixos a planetóides.
Observar estes objetos é um desafio, uma vez que são tênues e estão constantemente em movimento enquanto orbitam o Sol.
Devido à sua rápida órbita geocêntrica, o Hubble pode capturar asteroides errantes graças aos distintos rastros curvos que eles deixam nas exposições do Hubble.
À medida que o Hubble orbita a Terra, seu ponto de vista muda enquanto observa asteróides seguindo suas órbitas.
Os asteróides também são conhecidos por “bombardear fotos” em imagens adquiridas pelo Hubble de objetos cósmicos distantes como UGC 12158 (veja a imagem acima).
Conhecendo a posição do Hubble quando fez exposições de asteróides e medindo a curvatura das faixas que eles deixam, os cientistas podem determinar as distâncias dos asteróides e estimar as formas das suas órbitas.
A capacidade de fazer isso com grandes amostras permite aos astrônomos testar teorias sobre a formação e evolução do Cinturão Principal de Asteróides.
Como Martin disse num recente comunicado de imprensa do Hubble da ESA: “Estamos a aprofundar-nos na observação da população mais pequena de asteróides da cintura principal.
Ficámos surpreendidos ao ver um número tão grande de objectos candidatos.
Havia alguma indicação de que esta população existia, mas agora estamos a confirmá-lo com uma amostra aleatória da população de asteróides obtida usando todo o arquivo do Hubble.
Isto é importante para fornecer informações sobre os modelos evolutivos do nosso Sistema Solar.”
De acordo com um modelo amplamente aceite, os pequenos asteróides são fragmentos de asteróides maiores que têm colidido e destruído uns aos outros ao longo de milhares de milhões de anos.
Uma teoria concorrente afirma que pequenos corpos se formaram tal como aparecem hoje há milhares de milhões de anos e não mudaram muito desde então.
No entanto, os astrônomos não conseguem oferecer nenhum mecanismo plausível para explicar por que estes asteróides mais pequenos não acumulariam mais poeira do disco circunstelar que rodeia o nosso Sol há milhares de milhões de anos (a partir do qual os planetas se formaram).
Além disso, os astrônomos já sabiam há algum tempo que as colisões teriam deixado uma certa assinatura que poderia ser usada para testar a população atual do Cinturão Principal.
Em 2019, astrônomos do Centro Europeu de Ciência e Tecnologia (ESTEC) e do Centro Europeu de Dados Científicos do Centro de Astronomia Espacial (ESDC) juntaram-se à maior e mais popular plataforma de ciência cidadã do mundo (Zooniverse) e à Google para lançar a plataforma de ciência cidadã projeto Hubble Asteroid Hunter (HAH) para identificar asteróides em dados de arquivo do Hubble.
A equipe do HAH era composta por 11.482 voluntários da ciência cidadã que examinaram 37.000 imagens do Hubble abrangendo 19 anos.
Depois de fornecer quase dois milhões de identificações, a equipe recebeu um conjunto de treinamento para um algoritmo automatizado para identificar asteroides com base em machine learning.
Isto rendeu 1.701 rastros de asteróides, com 1.031 correspondendo a asteróides anteriormente não catalogados – cerca de 400 dos quais tinham tamanho inferior a 1 km (?1.090 pés).
Disse Martin: Isso rendeu 1.701 trilhas de asteroides, com 1.031 correspondendo a asteroides anteriormente não catalogados – cerca de 400 dos quais tinham tamanho inferior a 1 km (?1.090 pés).
Disse Martin: “As posições dos asteróides mudam com o tempo e, portanto, você não pode encontrá-los apenas inserindo as coordenadas, porque eles podem não estar lá em momentos diferentes.
Como astrônomos, não temos tempo para olhar todas as imagens dos asteróides.
Então nós tive a ideia de colaborar com mais de 10.000 voluntários da ciência cidadã para examinar os enormes arquivos do Hubble.” Esta abordagem pioneira pode ser efetivamente aplicada a conjuntos de dados acumulados por outros observatórios de caça a asteróides, como o Telescópio Espacial Spitzer da NASA e o Observatório Estratosférico para Astronomia Infravermelha (SOFIA).
Uma vez que o Telescópio Espacial James Webb (James Webb) tenha acumulado um conjunto de dados grande o suficiente, o mesmo método também poderá ser aplicado aos seus dados de arquivo.
Como próximo passo, o projeto HAH examinará as faixas de asteróides até então desconhecidos para caracterizar as suas órbitas, períodos de rotação e outras propriedades.
Publicado em 28/04/2024 15h47
Artigo original: