Analisar mais de 1,7 milhão de imagens registradas pelo telescópio Hubble desde seu lançamento na década de 1990 é uma tarefa que desafia a capacidade humana. O volume de informações observacionais é o maior já disponível para estudo na história da astronomia, tornando praticamente impossível para pesquisadores individuais processarem todos os dados.

AnomalyMatch acelera exploração de dados do Hubble

Cientes desse desafio, pesquisadores da Agência Espacial Europeia (ESA) desenvolveram o AnomalyMatch, um modelo de inteligência artificial. Esta ferramenta inovadora explorou quase 100 milhões de seções dos dados do observatório em menos de três dias, identificando mais de 1.300 anomalias.

O modelo foi treinado para detectar objetos estranhos por meio do reconhecimento de padrões, replicando a forma como o cérebro humano processa informações visuais. Essa abordagem permitiu uma varredura eficiente e a descoberta de informações que teriam passado despercebidas em uma análise convencional.

Descobertas desafiam classificações tradicionais

As anomalias registradas são, na verdade, objetos com uma aparência diferente do esperado, muitas desafiando as classificações normalmente usadas. A maioria dessas novas descobertas mostrava galáxias distantes interagindo umas com as outras, um processo que resulta na formação de galáxias com características que lembram as de águas-vivas e “tentáculos” de gás.

Tanto a NASA quanto os cientistas envolvidos no estudo consideraram esta uma descoberta significativa para a pesquisa astronômica. Pablo Gómez, um dos pesquisadores que trabalhou na construção do AnomalyMatch, comentou que “a descoberta de tantas anomalias não documentadas nos dados do Hubble reforça o potencial desta ferramenta para estudos futuros”.