Como a IA Ajuda a Mapear o Universo

A inteligência artificial (IA) se tornou uma ferramenta vital para entender o mundo. Agora, à medida que o interesse pela exploração espacial renova, ela pode fazer o mesmo para outros mundos.

Apesar de décadas de pesquisa, os cientistas ainda não sabem muito sobre o universo além da atmosfera da Terra. Mapear planetas, estrelas, galáxias e seus movimentos pelo espaço ajudará, mas isso historicamente foi uma tarefa desafiadora. A IA torna isso mais fácil de várias maneiras.

1. Identificando Corpos Celestes

Com tanto do universo sendo tão distante, é frequentemente difícil saber o que é o quê. Sistemas de visão de máquina podem ajudar distinguindo entre diferentes corpos celestes quando fazer isso com o olho nu seria pouco confiável.

Pesquisadores da Universidade do Havaí desenvolveram um modelo de IA promissor para este propósito em 2020. Sua rede neural pode identificar galáxias com 98,1% de precisão e alcançou 97,8% e 96,6% de precisão para estrelas e quasares, respectivamente. Como resultado, eles foram capazes de compilar um catálogo de 300 gigabytes de corpos celestes em três quartos do céu.

À medida que telescópios e satélites fornecem mais vislumbres do universo, algoritmos de classificação como este podem tornar mais fácil interpretar os dados. Uma vez que os cientistas saibam o que estão olhando, eles podem realizar pesquisas adicionais com precisão.

2. Medindo Distância

Mapear o universo não é apenas uma questão de saber o que está lá. Os pesquisadores também devem medir distâncias entre corpos para entender a escala e o movimento entre galáxias ou planejar futuras missões de satélites ou espaçonaves. A IA ajuda nessa área também.

Calcular a distância monitorando a atividade celestial requer equações matemáticas complexas — o tipo que a IA é habilidosa em realizar. Uma solução alcançou 76% de precisão ao determinar o tamanho e o espaço entre nuvens moleculares analisando dados de radiotelescópios. Outra medida como longe estão os bursts de raios gama monitorando feeds de telescópios terrestres.

Ferramentas como essa fornecem estimativas mais confiáveis da escala e velocidade da atividade no universo mais amplo. À medida que os modelos melhoram com mais dados, eles podem informar viagens espaciais mais seguras ou oferecer uma visão mais profunda de atividades como erupções solares ou supernovas.

3. Entendendo os Céus no Passado

A IA também ajuda a mapear o universo analisando movimentos celestes históricos. Embora possa não haver registros detalhados sobre os céus ao longo da história, grande parte do céu visível é na verdade uma representação do passado devido ao tempo que a luz leva para viajar. Consequentemente, os cientistas podem usar a IA para modelar e entender tendências anteriores no espaço.

Um estudo construiu um modelo de IA para criar um catálogo de mais de 17.000 galáxias perto da Via Láctea. Como analisou áreas tão distantes da Terra, as simulações resultantes refletiram o passado distante, revelando novas informações sobre como os corpos celestes se moveram ao longo de milênios. O mapa resultante incluiu estruturas de matéria escura que os pesquisadores não sabiam antes.

Essas percepções revelam como as galáxias se deslocaram e impactaram umas às outras ao longo da história. Entender isso é fundamental para uma melhor compreensão de como o universo funciona em uma escala maior.

4. Prever Mudanças Futuras

A IA pode fornecer vislumbres do futuro à medida que aprende sobre o passado. Modelos de análise preditiva já aplicaram o conceito à previsão de vendas e rastreamento de surtos de doenças, e podem fazer o mesmo para eventos celestes importantes.

A solução de IA que simulou movimentos históricos de galáxias revelou que a Via Láctea e a galáxia de Andrômeda estão se movendo em direção uma à outra. Com mais dados e um modelo preditivo, os cientistas podem ser capazes de determinar quando uma colisão potencial pode ocorrer no futuro distante.

Previsões impulsionadas por IA são particularmente úteis em uma escala menor. Análise preditiva pode ajudar os pesquisadores a prever tempestades solares ou movimentos de asteroides para saber quando a ação pode ser necessária para prevenir danos ou interrupções na Terra.

5. Criando Mapas de Planetas Precisos

Algumas ferramentas de IA adotam uma abordagem mais estreita para mapear o universo. Embora entender as estrelas seja importante, criar mapas de superfícies físicas de planetas pode ser mais útil no curto prazo, especialmente à medida que a exploração espacial aumenta. Os rovers de exploração de Marte da NASA já usam IA para navegar, e tecnologias semelhantes podem criar pesquisas detalhadas de exoplanetas.

Fazer um mapa geológico de um planeta distante significa combinar uma quantidade significativa de dados de diferentes fontes. Isso pode ser desafiador, levando muito tempo e deixando muito espaço para erros. A IA pode compilar as informações para formar uma fonte de verdade confiável mais rápido e com maior precisão.

A aprendizagem de máquina pode encontrar tendências e semelhanças em conjuntos de dados vastos que os humanos podem ignorar. Consequentemente, pode identificar estruturas geológicas que os cientistas de outra forma poderiam perder. Essas ferramentas também podem transformar um conjunto de dados dispersos em um mapa único e útil para ajudar na exploração adicional.

6. Acelerando Linhas de Tempo de Mapeamento

Em todas as aplicações, as ferramentas de mapeamento de IA aceleram o tempo necessário para analisar e entender o universo. Isso é importante porque a descoberta mais rápida leva à inovação acelerada e torna a pesquisa mais profunda viável, mesmo em ambientes com pouco tempo.

Um estudo de pesquisadores do Japão destaca esse potencial. A equipe desenvolveu um simulador de IA para modelar galáxias e distribuição de matéria escura. Ele levou apenas um segundo de CPU em um laptop para executar a simulação, quando normalmente levaria dezenas de horas em um supercomputador. Essa velocidade veio sem perda de precisão.

Quando os processos de mapeamento levam menos tempo, os cientistas podem realizar mais deles. Como resultado, a comunidade de astronomia pode obter insights adicionais sem projetos demorados e caros que podem ser mais difíceis de obter financiamento.

7. Tornando a Pesquisa Mais Acessível

Da mesma forma, a IA torna essa pesquisa viável para um grupo maior de pessoas. À medida que as linhas de tempo encolhem, também diminuem os custos relacionados. Essas otimizações significam que empresas menores ou pesquisadores com menos financiamento podem participar do mesmo tipo de estudo.

Pesquisas astronômicas convencionais podem custar bilhões de dólares cada — muito mais do que muitas empresas ou instituições educacionais podem pagar. A IA reduz esses gastos de várias maneiras. A mais óbvia é que diminui o tempo necessário para realizar essa pesquisa, mas seus benefícios vão além.

Modelos de aprendizagem de máquina complexos podem fornecer resultados aceitáveis com menos dados, reduzindo os custos relacionados. Algoritmos prontos para uso estão se tornando mais amplamente disponíveis à medida que essa tecnologia cresce, reduzindo ainda mais os gastos com tecnologia e o tempo de treinamento do modelo. Tendências como essa democratizarão o mapeamento espacial, levando a uma maior diversidade de estudos, o que fomenta a inovação.

A IA Está Desbloqueando os Segredos do Universo

Os cientistas devem mapear o universo com mais detalhes para que a próxima onda de exploração espacial decole. A IA pode ser a chave para essa empreitada.

A IA já impulsionou melhorias impressionantes em uma grande quantidade de pesquisas astronômicas. Ela só melhorará à medida que mais equipes adotarem a tecnologia — parâmetros ideais se tornarão mais claros e os dados relevantes crescerão. A aprendizagem de máquina pode ser o catalisador para a segunda corrida espacial diante dessa tendência.