Uma imagem do espaço profundo da galáxia onde ocorreu a supernova. Crédito: Legacy Surveys / D. Lang (Perimeter Institute) para camadas Legacy Surveys e unWISE / NASA/JPL-Caltech / D. Lang (Perimeter Institute)
Uma inovação no campo da astronomia foi alcançada graças a uma nova ferramenta de Inteligência Artificial (IA). O Bright Transient Survey Bot (BTSbot) foi criado por uma colaboração internacional liderada pela Northwestern University e, recentemente, detectou, identificou e classificou com sucesso sua primeira supernova. Este avanço tecnológico significa que o processo de busca por novas supernovas no céu noturno pode agora ser totalmente automatizado, eliminando erros humanos e acelerando significativamente o processo.
Adam Miller da Northwestern University expressou seu entusiasmo pelo projeto: “Esta é a primeira vez que robôs e algoritmos de IA observaram e identificaram uma supernova. É um avanço significativo que permitirá refinar modelos e isolar subtipos específicos de explosões estelares.” Nabeel Rehemtulla, que co-liderou o desenvolvimento tecnológico com Miller, também destacou a importância desta inovação para a pesquisa astronômica, observando que ela vai auxiliar na compreensão do ciclo de vida das estrelas e da origem de elementos essenciais criados por supernovas.
O BTSbot não é apenas um marco por sua capacidade de detectar supernovas. A ferramenta também foi capaz de solicitar automaticamente mais informações sobre os candidatos a supernova de outro observatório, um passo crucial no processo de confirmação. Esta característica foi demonstrada quando a BTSbot detectou e solicitou o espectro de um candidato a supernova chamado SN2023tyk. Após a análise, o sistema confirmou que o candidato era uma supernova Tipo Ia e compartilhou a descoberta com a comunidade astronômica.
Esse avanço na pesquisa astronômica foi possível graças à colaboração de astrônomos de instituições renomadas como Caltech, University of Minnesota e outras universidades ao redor do mundo.
A BTSbot foi meticulosamente treinada usando um vasto conjunto de dados, composto por mais de 1,4 milhão de imagens históricas de quase 16.000 fontes. Essas imagens abrangiam desde supernovas confirmadas até outros fenômenos estelares.
A expectativa é que a implementação plena desta nova ferramenta de IA na astronomia possa abrir caminho para novas descobertas e uma compreensão mais profunda do universo.
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