{"id":4187,"date":"2023-08-11T18:48:31","date_gmt":"2023-08-11T18:48:31","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=4187"},"modified":"2024-03-28T00:45:54","modified_gmt":"2024-03-28T00:45:54","slug":"decoding-the-universe-with-ai-and-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/pt\/2023\/08\/decoding-the-universe-with-ai-and-machine-learning\/","title":{"rendered":"Descodificar o universo com a IA e a aprendizagem autom\u00e1tica"},"content":{"rendered":"

Na antiga Babil\u00f3nia, os observadores de estrelas faziam uma cr\u00f3nica meticulosa do c\u00e9u noturno, gravando as suas observa\u00e7\u00f5es em t\u00e1buas para anotar os movimentos celestes mais subtis.\u00a0<\/strong><\/p>\n

As suas observa\u00e7\u00f5es, juntamente com as de outras civiliza\u00e7\u00f5es antigas, lan\u00e7aram os alicerces para luminares como Johannes Kepler, que utilizou os dados de Tycho Brahe para desvendar as \u00f3rbitas el\u00edpticas dos planetas muito antes de termos os instrumentos para observar tais fen\u00f3menos com os nossos pr\u00f3prios olhos.<\/span><\/p>\n

Atualmente, a humanidade n\u00e3o est\u00e1 menos ansiosa por descodificar os meandros do cosmos e a IA tornou-se um parceiro na nossa procura de respostas.\u00a0<\/span><\/p>\n

Lentes de vidro para gigabytes<\/span><\/h2>\n

Inventado no in\u00edcio do s\u00e9culo XVII, o telesc\u00f3pio proporcionou aos astr\u00f3nomos uma janela para o cosmos. <\/span><\/p>\n

Pela primeira vez, os olhos humanos podiam penetrar para al\u00e9m da atmosfera.<\/span><\/p>\n

Para al\u00e9m de observar diretamente os objectos celestes atrav\u00e9s de telesc\u00f3pios, a humanidade tornou-se perita em calcular as interac\u00e7\u00f5es entre \u00f3rbitas, o que levou o astr\u00f3nomo franc\u00eas Urbain Le Verrier a prever a exist\u00eancia de Neptuno a partir da \u00f3rbita de \u00darano, antes de esta ser confirmada em 1846.\u00a0<\/span><\/p>\n

A matem\u00e1tica e a astronomia est\u00e3o intimamente ligadas h\u00e1 milhares de anos, e \u00e9 nesses c\u00e1lculos que a IA se destaca.\u00a0<\/span><\/p>\n

O lan\u00e7amento do telesc\u00f3pio espacial Kepler em 2009 marcou uma nova era na explora\u00e7\u00e3o extra-solar. Com a miss\u00e3o de identificar exoplanetas - planetas que se encontram fora do nosso sistema solar - atrav\u00e9s da monitoriza\u00e7\u00e3o do brilho de mais de 150 000 estrelas, o Kepler transmitiu um volume colossal de dados para a Terra.\u00a0<\/span><\/p>\n

Apesar de terem sido confirmados mais de 2600 exoplanetas durante a sua miss\u00e3o, os investigadores ainda hoje est\u00e3o a analisar os dados.\u00a0<\/span><\/p>\n

Em 2021, mais de 10 anos ap\u00f3s o lan\u00e7amento do telesc\u00f3pio, a NASA anunciou que um modelo de IA tinha ajudado os investigadores a acrescentar 301 exoplanetas recentemente validados \u00e0 cole\u00e7\u00e3o total de 4569.\u00a0<\/span><\/p>\n

O modelo, uma rede neural profunda <\/span>denominado ExoMiner<\/span><\/a>O sistema de an\u00e1lise de dados da Terra, o sistema de an\u00e1lise de dados da Terra, pode validar de forma robusta estes exoplanetas propostos - um feito que de outra forma exigiria uma longa an\u00e1lise manual.\u00a0<\/span><\/p>\n

Hamed Valizadegan, o l\u00edder do projeto ExoMiner, afirmou: \"Quando o ExoMiner diz que algo \u00e9 um planeta, podemos ter a certeza de que \u00e9 um planeta. <\/span>O ExoMiner \u00e9 altamente preciso e, em alguns aspectos, mais fi\u00e1vel do que os classificadores de m\u00e1quinas existentes e do que os especialistas humanos que pretende imitar, devido aos enviesamentos que acompanham a rotulagem humana\".<\/span><\/p>\n

Origens universais<\/span><\/h3>\n

O outback da Austr\u00e1lia Ocidental \u00e9 o lar da <\/span>Murchison Widefield Array (MWA)<\/span><\/a>. <\/span><\/p>\n

Ao contr\u00e1rio dos telesc\u00f3pios tradicionais, o MWA \u00e9 um radiotelesc\u00f3pio que escuta as primeiras ondas de r\u00e1dio do universo.\u00a0<\/span><\/p>\n

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Uma das muitas matrizes do MWA. Fonte: Wikipedia Commons<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Ao captar sinais de r\u00e1dio do espa\u00e7o, o MWA permite vislumbrar o estado do Universo h\u00e1 cerca de 13 mil milh\u00f5es de anos. Isto n\u00e3o \u00e9 isento de desafios, uma vez que as interfer\u00eancias radioel\u00e9ctricas dos dias de hoje amea\u00e7am abafar as antigas declara\u00e7\u00f5es do Universo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Utilizando a IA, os investigadores podem filtrar e diferenciar<\/a> entre o ru\u00eddo de r\u00e1dio e os sussurros primordiais do universo, permitindo uma an\u00e1lise mais precisa.\u00a0<\/span><\/p>\n

Visualiza\u00e7\u00e3o de objectos celestes<\/span><\/h3>\n

O <\/span>Telesc\u00f3pio Event Horizon<\/span><\/a> (EHT), que captou a primeira imagem de um buraco negro, baseou-se no processamento de IA para converter as suas observa\u00e7\u00f5es em algo claro e coerente.\u00a0<\/span><\/p>\n

O EHT junta v\u00e1rios telesc\u00f3pios de todo o mundo para criar um mega-telesc\u00f3pio \u00fanico.\u00a0<\/span><\/p>\n

Usando as for\u00e7as combinadas de m\u00faltiplos conjuntos de telesc\u00f3pios, o EHT p\u00f4de observar o buraco negro supermassivo no centro da Via L\u00e1ctea. <\/span><\/p>\n

Para transformar estas observa\u00e7\u00f5es numa imagem exacta, \u00e9 necess\u00e1rio que a aprendizagem autom\u00e1tica (ML) calcule a forma e o formato mais prov\u00e1veis a partir dos dados dispon\u00edveis.\u00a0<\/span><\/p>\n

O modelo ML, <\/span>PRIMO<\/span><\/a>O projeto, que foi publicado em 2007, analisou as caracter\u00edsticas de 30 000 buracos negros simulados para gerar a imagem abaixo amplamente divulgada.<\/span><\/p>\n

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A primeira imagem de um buraco negro foi criada com a ajuda da IA. Fonte: Telesc\u00f3pio Even Horizon<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Estima-se que o buraco negro tenha uma massa 6,5 mil milh\u00f5es de vezes superior \u00e0 do Sol.\u00a0<\/span><\/p>\n

IA descobre asteroide \"potencialmente perigoso<\/span><\/h2>\n

Ouvimos falar muito dos riscos da IA, mas e se ela nos salvasse de um asteroide mortal?<\/p>\n

Os investigadores do futuro Observat\u00f3rio Vera Rubin, no norte do Chile, descobriram recentemente um asteroide potencialmente perigoso utilizando a IA.\u00a0<\/span><\/p>\n

O Observat\u00f3rio Vera Rubin, no norte do Chile, ainda em constru\u00e7\u00e3o, vai tornar-se a c\u00e2mara digital mais potente utilizada para fotografia astron\u00f3mica,\u00a0<\/span><\/p>\n

HelioLinc3D<\/span><\/a>, o programa de IA respons\u00e1vel por esta descoberta, foi concebido para apoiar os esfor\u00e7os do Observat\u00f3rio Vera C. Rubin na dete\u00e7\u00e3o de aster\u00f3ides. O modelo foi implementado num teste no observat\u00f3rio ATLAS, no Havai.\u00a0<\/span><\/p>\n

A IA revelou um asteroide com cerca de 600 p\u00e9s de largura (180 metros), denominado 2022 SF289.\u00a0<\/span><\/p>\n