Inteligência artificial descobre equação nova sobre aglomerados de galáxias
Um grupo de pesquisadores de Nova York utilizou técnicas de inteligência artificial para encontrar uma equação que calcula a massa de aglomerados de galáxias. A técnica utiliza uma série de interações para encontrar uma equação que calcule a propriedade.
Calcular propriedades de objetos que estão extremamente distantes de nós é um desafio dentro da Astronomia. O desafio tem sido atacado por diversos astrônomos e astrofísicos ao longo de séculos mas, apesar de boas abordagens pra resolver, sempre há uma desvantagem nas soluções propostas.
Um dos desafios é justamente calcular a massa da matéria escura que sabemos estar presente em todas as galáxias e aglomerados. Matéria escura é um tipo de fenômeno que interage apenas gravitacionalmente com a matéria visível, ou seja, possui uma massa associada.
Para contornar esse problema, um grupo de pesquisadores do Instituto de Estudos Avançados e do Flatiron Institute decidiram utilizar a ajuda de técnicas de inteligência artificial para encontrar uma forma de calcular massa de aglomerados de galáxias.
O mistério dos aglomerados de galáxias
Aglomerados de galáxias são estruturas presentes no Universo que consiste em diversas galáxias conectadas gravitacionalmente umas as outras.
Pelo número de galáxias, há diversas propriedades em um aglomerado que é de interesse da Astronomia estudar.
É possível compreender mais sobre matéria escura em um aglomerado já que ela tem um papel importante na interação gravitacional de uma galáxia com a outra. É possível calcular a quantidade, ou seja a massa, de matéria escura num aglomerado através de lentes gravitacionais.
Porém, por não conseguirmos observar diretamente a matéria escura, as medidas se tornam imprecisas e é necessário alguns ajustes que nem sempre tem os melhores resultados.
Como calcular a massa de um aglomerado de galáxias?
Nós só temos acesso a luz emitida por um aglomerado que pode estar a cerca de milhões ou bilhões de anos-luz de distância de nós. Por isso, os astrofísicos Rashid Sunyaev e Yakov B. Zel’dovich propuseram utilizar a pressão dos elétrons para calcular, a técnica ficou conhecida como “pressão dos elétrons integrada”.
Quando a gravidade pressiona a matéria, os elétrons tem um efeito oposto que se dá como uma pressão, a pressão de elétrons. Essa pressão interfere em como os elétrons interage com fótons que passam por eles.
Mas a luz pode ser espalhada e não conseguirmos acessar a quantidade real de luz que foi emitida por aquela interação. É necessário criar aproximações para conseguir chegar em um resultado próximo ao real. Mesmo assim, as barras de erros são altas e é um problema para astrofísicos e astrônomos.
Usando inteligência artificial para desvendar aglomerados de galáxias
Em um estudo publicado na Proceedings of the National Academy of Sciences, um grupo de Nova York propôs usar inteligência artificial para conseguir medir a massa de aglomerados. A ideia é alimentar simulações cosmológicas com a presença de aglomerados para uma inteligência artificial capaz de recriar equações através de observações.
A técnica utilizada é chamada de regressão simbólica, a ferramenta utiliza diversos operadores matemáticos para conseguir modelar o que ela observa. No caso, os pesquisadores focaram que a inteligência artificial conseguisse calcular a massa através das observações dadas a ela.
A técnica retornou uma equação nova que conseguia calcular a massa de um aglomerado com mais acurácia que a equação antiga. A nova equação é baseada numa equação antiga com novos parâmetros encontrados pela inteligência artificial.
Por que a inteligência artificial encontrou parâmetros não vistos por humanos?
O método mais utilizado ao criar uma inteligência artificial hoje é o aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina imita a forma que humanos aprendem, ou seja, através de padrões. Nós conseguimos diferenciar um cachorro de um gato porque desde nascemos nosso cérebro recebe observações e encontra padrões para reconhecer o que é um gato.
O aprendizado de máquina imita isso ao observar dados. Quando vamos para fenômenos complexos, como aglomerados de galáxias, nós podemos estar deixando de observar algo ali que é essencial para o cálculo da massa.
Enquanto seres humanos só conseguem observar um seleto número de dados, a inteligência artificial é potente e pode observar milhares ou milhões em algumas horas. Isso também contribui para reconhecer padrões melhor do que nós.
Esse estudo é um dos exemplos de como a inteligência artificial está avançando a Ciência, em especial a Astronomia, e possibilitando encontrar coisas que estavam na nossa frente o tempo todo mas nunca conseguimos enxergar.