IA detecta sinais de matéria escura em meio ao caos cósmico

São PauloAstrônomos estão perplexos com a matéria escura, que compõe cerca de 85% da matéria do universo. Apesar de sua abundância, a matéria escura não pode ser vista e é conhecida apenas por seus efeitos gravitacionais. Cientistas geralmente estudam a matéria escura observando o comportamento de galáxias e outras estruturas cósmicas, mas isso tem sido difícil. Um dos desafios é diferenciar a matéria escura do ruído cósmico gerado pelos núcleos galácticos ativos (AGN) no centro das galáxias.

David Harvey, do Laboratório de Astrofísica da EPFL, utilizou um algoritmo de aprendizado profundo para avançar significativamente nas pesquisas. A nova ferramenta desenvolvida por Harvey consegue diferenciar entre interações de matéria escura e feedbacks de AGN, melhorando a precisão dos estudos sobre matéria escura. Alguns dos pontos-chave deste desenvolvimento incluem:

• O método baseado em IA de Harvey utiliza uma Rede Neural Convolucional (CNN) treinada com imagens de aglomerados de galáxias.
• O modelo de CNN foi alimentado com milhares de imagens simuladas do projeto BAHAMAS-SIDM.
• A arquitetura 'Inception' da CNN atingiu a maior precisão, de 80%, mesmo sob condições de ruído realistas.

Modelo Inception pode revolucionar a astrofísica

O modelo Inception pode trazer grandes avanços para a astrofísica, sendo capaz de lidar com a imensa quantidade de dados gerados por futuros telescópios, como o Euclid. Essa técnica de aprendizado profundo permite que astrônomos analisem rapidamente grandes volumes de dados com precisão, identificando sinais sutis de matéria escura interagindo com ela mesma.

A inteligência artificial tem uma grande vantagem: ela pode aprender e se adaptar com novos dados. À medida que coletamos mais informações, ela se aprimora, tornando-se uma ferramenta essencial para novas descobertas. Essa capacidade de aprendizado garante que a IA continue sendo útil conforme expandimos nosso conhecimento sobre o universo.

Essa tecnologia vai além de auxiliar na pesquisa sobre matéria escura. Ela também pode ajudar os cientistas a diferenciar diversos eventos cósmicos, resultando em modelos mais precisos do universo. Isso permite que façamos previsões mais exatas sobre o comportamento das galáxias e outras estruturas cósmicas, proporcionando uma compreensão melhor das forças fundamentais que regem o universo.

Métodos de IA como o Inception mostram a importância da colaboração entre astrônomos e cientistas da computação. A união de suas habilidades cria novas oportunidades de pesquisa e fornece ferramentas poderosas para responder a grandes questões científicas.

O trabalho de Harvey com o modelo Inception demonstra que a IA pode resolver problemas complexos que os métodos tradicionais não conseguem. À medida que novos telescópios coletam mais dados do que nunca, o papel da IA na astrofísica continuará a se expandir, ajudando-nos a aprender mais sobre o universo.

A capacidade da IA de identificar sinais de matéria escura em meio ao ruído cósmico representa um grande avanço na astrofísica. Isso nos ajuda a compreender melhor a matéria escura, um dos elementos mais misteriosos do universo.