Inteligência Artificial e as simulações em astronomia

O "Ciência no Rádio" é um dos quadros do programa "Rádio Sociedade" e vai ao ar todas às quartas-feiras às 7h10min da manhã (Hora Legal de Brasília). O programa é resultado de uma parceria do ON com a Rádio, criada em 2015 para levar ao público informações científicas ligadas às três áreas de atuação do ON: astronomia e astrofísica, geofísica, metrologia em tempo e frequência. São quase 300 programas ao longo desses anos! E todos estão disponíveis em nosso site Clique aqui para ouvir.

Em maio de 2021, o "Ciência no Rádio" passou a ser transmitido também por outras frequências, alcançando São Paulo, Belo Horizonte, Recife e Brasília, além do Rio de Janeiro. Além disso, passou a ser disponibilizado um contato de WhatsApp para que o ouvinte possa interagir com sugestões de temas para o programa: (21) 99710-0537.

Na próxima edição do programa, o convidado será o doutorando do Observatório Nacional, MSc. Carlos Andres Galarza Arevalo. Ele possui graduação em Física e mestrado em Astronomia pela Universidade Nacional de Colombia. Tem experiência na área de Astronomia, atuando principalmente com Machine Learning e Data Science.

No programa, ele vai falar sobre as simulações em Astronomia utilizando Inteligência Artificial (IA).

Recentemente, pela primeira vez na história, o comportamento de um buraco negro foi simulado com o uso de Inteligência Artificial e aprendizado de máquina, representando uma grande avanço para o estudo dos buracos negros e possibilitando novas descobertas na ciência.

O feito inédito é o resultado da dissertação de mestrado da brasileira Roberta Duarte Pereira, formada em Física pelo Instituto de Física de São Carlos (IFSC) da USP. Atualmente, Roberta é doutoranda no Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG) da USP, sob orientação de Rodrigo Nemmen. O projeto, desenvolvido desde 2018, resultou em um artigo aceito para publicação em fevereiro deste ano na revista científica Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, uma das mais reconhecidas na área da astronomia.

No estudo, Roberta usou simulações computadorizadas de cálculos numéricos muito avançados, com parâmetros de densidade, pressão e velocidade para cada ponto de análise.

Inicialmente, testou o modelo com uma simulação simples de um buraco negro. A resposta obtida foi tão positiva que levou Roberta a buscar algo ainda mais ambicioso: usar a IA para calcular um buraco negro totalmente desconhecido para a máquina, encontrando outro grande resultado.

O estudo de buracos negros envolve cálculos extremamente complexos e uma quantidade gigantesca de dados para serem processados. Além disso, não há capacidade humana de processamento que consiga resolver equações tão complexas como aquelas dos fenômenos astronômicos em questão. 

Quanto mais complexidade é adicionada aos dados inseridos nos programas computacionais – como melhor qualidade de imagem e campo magnético – mais tempo leva o processamento para resolver os cálculos.

Muitas vezes, isso pode atrasar as pesquisas ou até mesmo inviabilizar o estudo. É o que chamamos de barreira computacional ou tecnológica. A IA acelera esse tipo de processamento.

Na Astronomia, inovações como IA contribuem significativamente para novas descobertas e também para o estudo de astros já descobertos, fazendo processamento de dados, mapeamento e muito mais. As tecnologias economizam tempo e viabilizam estudos.

IA é usada em muitas áreas da Astronomia, por exemplo, para caracterização das propriedades físicas principais das estrelas – os chamados parâmetros estelares. Entre eles podemos citar a temperatura efetiva (temperatura na superfície estelar), a gravidade superficial e a metalicidade. Conhecer cada propriedade nos permite entender muito melhor a estrutura e a fase evolutiva da estrela.

Eu, inclusive, utilizei essa aplicação em um estudo que resultou em um artigo publicado em setembro do ano passado no Astronomy & Astrophysics Journal, sob orientação da astrônoma do ON, Simone Daflon.

Neste estudo, conseguimos identificar dez estrelas que nunca haviam sido estudadas antes por meio da Inteligência Artificial. O estudo envolve um projeto inovador na astronomia mundial, que conta com a participação de astrônomos do Observatório Nacional, o J-PLUS (Javalambre Photometric Local Universe Survey) que mapeia o céu do hemisfério norte.

Para a realização da pesquisa utilizei a ferramenta baseada no algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest. Essa solução fornece uma classificação morfológica e estimativas de parâmetros estelares, como temperatura efetiva, gravidade superficial e metalicidade com maior eficiência no processamento de dados.

Não perca! Na 4ª feira, dia 30 de março, às 7h10min!

Programa Rádio Sociedade, quadro Ciência no Rádio, Rádio MEC AM.