A inteligência synthetic (IA) se tornou uma ferramenta important para entender o mundo. Agora, conforme o interesse na exploração espacial recupera força, ela pode fazer o mesmo para outros mundos.
Apesar de décadas de pesquisa, os cientistas ainda não sabem muito sobre o universo além da atmosfera da Terra. Mapear planetas, estrelas, galáxias e seus movimentos pelo espaço ajudará, mas historicamente isso tem sido uma tarefa desafiadora. A IA torna isso mais fácil de várias maneiras.
1. Identificando corpos celestes
Com tanto do universo tão distante, muitas vezes é difícil dizer o que é o quê. Sistemas de visão de máquina podem ajudar distinguindo entre diferentes corpos celestes quando fazer isso a olho nu não seria confiável.
Pesquisadores da Universidade do Havaí desenvolveram um modelo de IA promissor para esse propósito em 2020. Sua rede neural poderia identificar galáxias com 98,1% de precisão e alcançaram 97,8% e 96,6% de precisão para estrelas e quasares, respectivamente. Como resultado, eles foram capazes de compilar um catálogo de 300 gigabytes dos corpos celestes em três quartos do céu.
À medida que telescópios e satélites fornecem mais vislumbres do universo, algoritmos de classificação como esse podem facilitar a interpretação dos dados. Uma vez que os cientistas sabem o que estão observando, eles podem conduzir pesquisas adicionais com precisão.
2. Medindo a distância
Mapear o universo não é apenas uma questão de saber o que está lá fora. Os pesquisadores também devem medir distâncias entre corpos para entender a escala e o movimento entre galáxias ou planejar futuros voos de satélites ou naves espaciais. A IA também ajuda nessa área.
Calcular distância monitorando a atividade celestial requer equações matemáticas complexas — do tipo em que a IA é adepta. Uma solução alcançou 76% de precisão na determinação do tamanho e do espaço entre nuvens moleculares pela análise de dados de radiotelescópio. Outro mediu a distância das explosões de raios gama monitorando feeds de telescópios terrestres.
Ferramentas como essa fornecem estimativas mais confiáveis da escala e velocidade da atividade no universo mais amplo. À medida que os modelos melhoram com dados adicionais, eles podem informar viagens espaciais mais seguras ou oferecer melhor percepção de atividades como erupções solares ou supernovas.
3. Compreendendo os céus no passado
A IA também ajuda a mapear o universo analisando movimentos celestes históricos. Embora possa não haver registros detalhados dos céus ao longo da história, grande parte do céu visível é, na verdade, uma representação do passado por causa do tempo que a luz leva para viajar. Consequentemente, os cientistas podem usar a IA para modelar e entender tendências anteriores no espaço.
Um estudo construiu um modelo de IA para criar um catálogo de mais de 17.000 galáxias perto da By way of Láctea. Como analisou áreas tão distantes da Terra, as simulações resultantes refletiram o passado distante, revelando novas informações sobre como os corpos celestes se moveram ao longo de milênios. O mapa resultante incluía estruturas de matéria escura que os pesquisadores não conheciam antes.
Tais insights revelam como as galáxias se deslocaram e impactaram umas às outras ao longo da história. Entender isso é essencial para entender melhor como o universo funciona em uma escala maior.
4. Prevendo mudanças futuras
A IA pode fornecer vislumbres do futuro à medida que aprende sobre o passado. Modelos de análise preditiva já aplicaram o conceito à previsão de vendas e ao rastreamento de surtos de doenças, e podem fazer o mesmo para grandes eventos celestes.
A solução de IA que simulou movimentos históricos de galáxias revelou que as galáxias da By way of Láctea e Andrômeda estão se movendo uma em direção à outra. Com dados adicionais e um modelo preditivo, os cientistas podem ser capazes de determinar quando uma colisão potencial pode ocorrer em um futuro distante.
Previsões orientadas por IA são particularmente úteis em uma escala menor. A análise preditiva pode ajudar os pesquisadores a prever tempestades solares ou movimentos de asteroides para saber quando uma ação pode ser necessária para evitar danos ou perturbações na Terra.
5. Criação de mapas precisos do planeta
Algumas ferramentas de IA adotam uma abordagem mais restrita para mapear o universo. Embora entender as estrelas seja importante, criar mapas de superfícies físicas de planetas pode ser mais útil no curto prazo, especialmente à medida que a exploração espacial avança. Rovers de exploração de Marte da NASA já usa IA para navegare tecnologias semelhantes poderiam criar pesquisas detalhadas de exoplanetas.
Fazer um mapa geológico de um planeta distante significa combinar uma quantidade significativa de dados de diferentes fontes. Isso pode ser desafiador, tomar muito tempo e deixar espaço substancial para erros ocorrerem. A IA pode compilar as informações para formar uma única fonte confiável de verdade mais rápido e com maior precisão.
O aprendizado de máquina pode encontrar tendências e similaridades em vastos conjuntos de dados que os humanos podem ignorar. Consequentemente, ele pode ser capaz de identificar estruturas geológicas que os cientistas não perceberiam de outra forma. Essas ferramentas também podem transformar um conjunto de dados díspares em um único mapa utilizável para auxiliar na exploração posterior.
6. Acelerando cronogramas de mapeamento
Em todas as aplicações, as ferramentas de mapeamento de IA simplificam o tempo que leva para analisar e entender o universo. Isso é importante porque uma descoberta mais rápida leva a uma inovação acelerada e torna uma pesquisa mais profunda viável mesmo em ambientes com pouco tempo.
Um estudo de pesquisadores no Japão destaca esse potencial. A equipe desenvolveu um simulador de IA para modelar galáxias e distribuição de matéria escura. levou apenas um segundo de CPU em um laptop computer para executar a simulação quando normalmente levaria um supercomputador dezenas de horas. Essa velocidade não veio com nenhuma queda na precisão, também.
Quando os processos de mapeamento levam menos tempo, os cientistas podem realizar mais deles. Como resultado, a comunidade astronômica pode obter insights adicionais sem projetos caros e demorados, que podem ser mais difíceis de garantir financiamento.
7. Tornando a pesquisa mais acessível
Da mesma forma, a IA torna essa pesquisa viável para um grupo maior de pessoas. À medida que os cronogramas diminuem, os custos relacionados também diminuem. Essas otimizações significam que empresas menores ou pesquisadores com menos financiamento podem participar do mesmo tipo de estudo.
Pesquisas astronômicas convencionais pode custar bilhões de dólares cada — muito mais do que muitas empresas ou instituições educacionais podem pagar. A IA reduz essas despesas de várias maneiras. A mais óbvia é que ela diminui o tempo que leva para conduzir tal pesquisa, mas seus benefícios vão além.
Modelos complexos de machine studying podem fornecer resultados aceitáveis com menos dados, reduzindo custos relacionados. Algoritmos prontos estão se tornando mais amplamente disponíveis à medida que essa tecnologia cresce, reduzindo ainda mais as despesas com tecnologia e o tempo de treinamento do modelo. Tendências como essa democratizarão o mapeamento espacial, levando a uma maior diversidade de estudos, o que promove a inovação.
A IA está desvendando os segredos do universo
Cientistas devem mapear o universo com mais detalhes para que a próxima onda de exploração espacial decole. A IA pode ser a chave para esse esforço.
A IA já impulsionou melhorias impressionantes em um enorme corpo de pesquisa em astronomia. Ela só vai melhorar à medida que mais equipes adotarem a tecnologia — parâmetros ideais se tornarão mais claros e dados relevantes crescerão. O aprendizado de máquina pode ser o catalisador para a segunda corrida espacial em meio a essa tendência.
