Um processo totalmente automatizado, incluindo uma nova ferramenta de inteligência artificial (IA), detetou, identificou e classificou com sucesso a sua primeira supernova.
Imagem antes (esquerda) e depois da galáxia onde SN 2023tyk ocorreu. A região no canto superior esquerdo da galáxia (direita) parece bulbosa e deformada, onde a estrela explodiu. Crédito: Universidade Northwestern
Desenvolvido por uma colaboração internacional liderada pela Universidade Northwestern, o novo sistema automatiza toda a procura de novas supernovas no céu noturno - eliminando efetivamente os humanos do processo. Este sistema não só acelera rapidamente o processo de análise e classificação de novos candidatos a supernova, como também evita o erro humano.
A equipa alertou a comunidade astronómica para o lançamento e sucesso da nova ferramenta, designada BTSbot (Bright Transient Survey Bot), na semana passada. Nos últimos seis anos, os seres humanos passaram um total estimado de 2200 horas a inspecionar visualmente e a classificar candidatos a supernova. Com a nova ferramenta agora oficialmente online, os investigadores podem redirecionar este precioso tempo para outras responsabilidades, de modo a acelerar o ritmo das descobertas.
"Pela primeira vez, uma série de robôs e algoritmos de IA observou, identificou e comunicou com outro telescópio para finalmente confirmar a descoberta de uma supernova", disse Adam Miller, da Northwestern, que liderou o trabalho. "Isto representa um importante passo em frente, uma vez que o aperfeiçoamento dos modelos permitirá aos robôs isolar subtipos específicos de explosões estelares.
Em última análise, retirar os humanos do circuito dá mais tempo à equipa de investigação para analisar as suas observações e desenvolver novas hipóteses para explicar a origem das explosões cósmicas que observamos."
"Conseguimos a primeira deteção, identificação e classificação totalmente automáticas de uma supernova", acrescentou Nabeel Rehemtulla, da Northwestern, que coliderou o desenvolvimento da tecnologia juntamente com Miller.
"Isto agiliza significativamente os grandes estudos de supernovas, ajudando-nos a compreender melhor os ciclos de vida das estrelas e a origem dos elementos que as supernovas criam, como o carbono, o ferro e o ouro".
Miller é professor assistente de física e astronomia na Faculdade Weinberg de Artes e Ciências da Northwestern e membro do CIERA (Center for Interdisciplinary Exploration and Research in Astrophysics). Rehemtulla é um estudante de astronomia no grupo de investigação de Miller.
Eliminando o intermediário
Para detetar e analisar supernovas, os humanos trabalham atualmente em conjunto com sistemas robóticos. Em primeiro lugar, os telescópios robóticos captam repetidamente imagens das mesmas secções do céu noturno, procurando novas fontes que não estavam presentes nas imagens anteriores. Depois, quando estes telescópios detetam algo novo, os humanos assumem o controlo.
"O software automatizado apresenta uma lista de explosões candidatas aos humanos, que passam tempo a verificar as candidatas e a executar observações espectroscópicas", disse Miller. "Só podemos saber definitivamente que um candidato é verdadeiramente uma supernova recolhendo o seu espetro - a luz dispersa da fonte, que revela os elementos presentes na explosão.
Existem telescópios robóticos que podem recolher espectros, mas isto também é frequentemente feito por humanos que operam telescópios com espectrógrafos."
Os investigadores desenvolveram o BTSbot para eliminar este intermediário humano. Para desenvolver a ferramenta de IA, Rehemtulla treinou um algoritmo de aprendizagem de máquina com mais de 1,4 milhões de imagens históricas de quase 16.000 fontes, incluindo supernovas confirmadas, estrelas com surtos temporários de atividade, estrelas periodicamente variáveis e galáxias com surtos.
"O ZTF (Zwicky Transient Facility) tem estado a funcionar nos últimos seis anos e, durante esse tempo, eu e outros passámos mais de 2000 horas a inspecionar visualmente os candidatos e a determinar quais observar com espetroscopia", disse Christoffer Fremling, um astrónomo do Caltech (Instituto de Tecnologia da Califórnia) que desenvolveu outra ferramenta de IA chamada SNIascore e contribuiu para o desenvolvimento do BTSbot. "Adicionar o BTSbot ao nosso fluxo de trabalho eliminará a necessidade de perder tempo a inspecionar estes candidatos".
Sucesso inicial - e uma onda de alívio
Para testar o BTSbot, os investigadores analisaram um candidato a supernova recém-descoberto, denominado SN 2023tyk. O ZTF, um observatório robótico que capta imagens do céu noturno em busca de supernovas, detetou a fonte pela primeira vez no dia 3 de outubro. Analisando os dados do ZTF em tempo real, o BTSbot encontrou SN 2023tyk no dia 5 de outubro.
A partir daí, o BTSbot solicitou automaticamente o espetro da potencial supernova ao Observatório Palomar, onde outro telescópio robótico (SED Machine) efetuou observações profundas para obter o espetro da fonte. O SED Machine enviou então este espetro para o SNIascore do Caltech para determinar o tipo de supernova: ou uma explosão termonuclear de uma anã branca ou o colapso do núcleo de uma estrela massiva.
Depois de determinar que o candidato era uma supernova de Tipo Ia (uma explosão estelar em que uma anã branca num sistema estelar binário explode completamente), o sistema automatizado partilhou publicamente a descoberta com a comunidade astronómica no dia 7 de outubro.
Nos primeiros dias de funcionamento do BTSbot, Rehemtulla sentiu um misto de nervosismo e excitação.
"O desempenho simulado foi excelente, mas nunca se sabe realmente como é que isso se traduz no mundo real até de facto o experimentarmos", disse. "Quando as observações do SEDM e a classificação automática do SNIascore chegaram, sentimos uma enorme onda de alívio.
A beleza da coisa é que, quando tudo está ligado e a funcionar corretamente, não fazemos realmente nada. Vamos dormir à noite e, de manhã, vemos que o BTSbot e estas outras IAs fazem o seu trabalho sem hesitar".
Liderada pela Northwestern, a colaboração incluiu astrónomos do Caltech, da Universidade do Minnesota, da Universidade John Moores de Liverpool, em Inglaterra, e da Universidade de Estocolmo, na Suécia.
Fonte: Astronomia OnLine
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