p Os astrônomos podem seguir toda a sua carreira sem encontrar um novo objeto no céu. Mas para Lina Necib, um pós-doutorado em física teórica na Caltech, a descoberta de um aglomerado de estrelas na Via Láctea, mas não nasceu da Via Láctea, veio cedo, com um pouco de ajuda de supercomputadores, o observatório espacial de Gaia, e novos métodos de aprendizagem profunda. p Escrevendo em Astronomia da Natureza esta semana, Necib e seus colaboradores descrevem Nyx, uma nova e vasta corrente estelar nas proximidades do Sol, isso pode fornecer a primeira indicação de que uma galáxia anã se fundiu com o disco da Via Láctea. Acredita-se que essas correntes estelares sejam aglomerados globulares ou galáxias anãs que foram esticadas ao longo de sua órbita por forças de maré antes de serem completamente interrompidas.

p A descoberta de Nyx tomou um caminho tortuoso, mas que reflete a forma multifacetada como a astronomia e a astrofísica são estudadas hoje.

p FOGO no Cosmos

p Necib estuda a cinemática - ou movimentos - de estrelas e matéria escura na Via Láctea. "Se houver aglomerados de estrelas que se movem juntos de uma maneira particular, isso geralmente nos diz que há uma razão para eles estarem morando juntos. "

p Desde 2014, pesquisadores da Caltech, Northwestern University, UC San Diego e UC Berkeley, entre outras instituições, têm desenvolvido simulações altamente detalhadas de galáxias realistas como parte de um projeto chamado FIRE (Feedback In Realistic Environments). Essas simulações incluem tudo o que os cientistas sabem sobre como as galáxias se formam e evoluem. Começando com o equivalente virtual do começo dos tempos, as simulações produzem galáxias que se parecem e agem muito como as nossas.

p Mapeando a Via Láctea

p Simultaneamente ao projeto FIRE, o observatório espacial de Gaia foi lançado em 2013 pela Agência Espacial Europeia. Seu objetivo é criar um mapa tridimensional extraordinariamente preciso de cerca de um bilhão de estrelas em toda a galáxia da Via Láctea e além.

p "É o maior estudo cinemático até hoje. O observatório fornece os movimentos de um bilhão de estrelas, "ela explicou." Um subconjunto disso, sete milhões de estrelas, têm velocidades 3-D, o que significa que podemos saber exatamente onde uma estrela está e seu movimento. Passamos de conjuntos de dados muito pequenos para análises massivas que não podíamos fazer antes para entender a estrutura da Via Láctea. "

p A descoberta de Nyx envolveu a combinação desses dois grandes projetos de astrofísica e sua análise usando métodos de aprendizado profundo.

p Entre as perguntas que as simulações e o levantamento do céu abordam está:Como a Via Láctea se tornou o que é hoje?

p "Galáxias se formam ao engolir outras galáxias, "Necib disse." Presumimos que a Via Láctea teve um histórico de fusões tranquilo, e por um tempo foi preocupante como era silencioso porque nossas simulações mostram muitas fusões. Agora, com acesso a muitas estruturas menores, entendemos que não foi tão silencioso quanto parecia. É muito poderoso ter todas essas ferramentas, dados e simulações. Todos eles devem ser usados ​​de uma vez para resolver esse problema. Estamos nos estágios iniciais de sermos capazes de realmente entender a formação da Via Láctea. "

p Aplicando Aprendizado Profundo a Gaia

p Um mapa de um bilhão de estrelas é uma bênção mista:tanta informação, mas quase impossível de analisar pela percepção humana.

p "Antes, os astrônomos tiveram que fazer muitas buscas e plotagens, e talvez usar alguns algoritmos de agrupamento. Mas isso não é mais possível, "Necib disse." Não podemos olhar para sete milhões de estrelas e descobrir o que eles estão fazendo. O que fizemos nesta série de projetos foi usar os catálogos simulados do Gaia. "

p O catálogo mock de Gaia, desenvolvido por Robyn Sanderson (University of Pennsylvania), perguntou essencialmente:'Se as simulações de FIRE fossem reais e observadas com Gaia, o que veríamos? '

p Colaborador do Necib, Bryan Ostdiek (ex-University of Oregon, e agora na Harvard University), que já esteve envolvido no projeto do Grande Colisor de Hádrons (LHC), tinha experiência em lidar com grandes conjuntos de dados usando máquina e aprendizado profundo. Transferir esses métodos para a astrofísica abriu a porta para uma nova maneira de explorar o cosmos.

p "No LHC, temos simulações incríveis, mas nos preocupamos que as máquinas treinadas neles possam aprender a simulação e não a física real, "Ostdiek disse." De uma forma semelhante, as galáxias FIRE fornecem um ambiente maravilhoso para treinar nossos modelos, mas eles não são a Via Láctea. Tivemos que aprender não apenas o que poderia nos ajudar a identificar as estrelas interessantes na simulação, mas também como fazer com que isso seja generalizado para nossa galáxia real. "

p A equipe desenvolveu um método para rastrear os movimentos de cada estrela nas galáxias virtuais e rotulá-las como nascidas na galáxia hospedeira ou agregadas como produtos de fusões de galáxias. Os dois tipos de estrelas têm assinaturas diferentes, embora as diferenças sejam frequentemente sutis. Esses rótulos foram usados ​​para treinar o modelo de aprendizado profundo, que foi então testado em outras simulações FIRE.

p Depois de construir o catálogo, eles o aplicaram aos dados Gaia. "Pedimos à rede neural, 'Com base no que você aprendeu, você pode rotular se as estrelas foram agregadas ou não? '", disse Necib.

p O modelo classificou o grau de confiança de que uma estrela nasceu fora da Via Láctea em um intervalo de 0 a 1. A equipe criou um ponto de corte com tolerância para erros e começou a explorar os resultados.

p Essa abordagem de aplicar um modelo treinado em um conjunto de dados e aplicá-lo a outro diferente, mas relacionado, é chamada de aprendizagem por transferência e pode ser repleta de desafios. "Precisávamos ter certeza de que não estamos aprendendo coisas artificiais sobre a simulação, mas realmente o que está acontecendo nos dados, "Necib disse." Por isso, tivemos que dar-lhe um pouco de ajuda e dizer-lhe para pesar novamente certos elementos conhecidos para lhe dar um pouco de âncora. "

p Eles primeiro verificaram se ele poderia identificar características conhecidas da galáxia. Isso inclui a "salsicha Gaia" - os restos de uma galáxia anã que se fundiu com a Via Láctea cerca de seis a dez bilhões de anos atrás e que tem uma forma orbital distinta, semelhante a uma salsicha.

p “Tem uma assinatura muito específica, "explicou ela." Se a rede neural funcionasse como deveria, devemos ver essa enorme estrutura que já sabemos que está lá. "

p A salsicha Gaia estava lá, assim como o halo estelar - estrelas de fundo que dão à Via Láctea sua forma reveladora - e o riacho Helmi, outra galáxia anã conhecida que se fundiu com a Via Láctea no passado distante e foi descoberta em 1999.

p Primeiro avistamento:Nyx

p O modelo identificou outra estrutura na análise:um aglomerado de 250 estrelas, girando com o disco da Via Láctea, mas também indo em direção ao centro da galáxia.

p "Seu primeiro instinto é que você tem um bug, "Necib contou." E você, 'Oh não!' Então, Não contei a nenhum de meus colaboradores por três semanas. Então comecei a perceber que não é um bug, é realmente real e é novo. "

p Mas e se já tivesse sido descoberto? "Você começa a examinar a literatura, certificando-se de que ninguém viu e, felizmente para mim, ninguém tinha. Então eu tenho que nomeá-lo, que é a coisa mais emocionante da astrofísica. Eu chamei de Nyx, a deusa grega da noite. Essa estrutura específica é muito interessante porque seria muito difícil de ver sem o aprendizado de máquina. "

p O projeto exigia computação avançada em muitos estágios diferentes. O FIRE e as simulações FIRE-2 atualizadas estão entre os maiores modelos computacionais de galáxias já tentados. Cada uma das nove simulações principais - três formações de galáxias separadas, cada um com um ponto de partida ligeiramente diferente para o sol - levou meses para calcular o maior, supercomputadores mais rápidos do mundo. Estes incluíram Blue Waters no National Center for Supercomputing Applications (NCSA), Instalações de computação de ponta da NASA, e mais recentemente Stampede2 no Texas Advanced Computing Center (TACC).

p Os pesquisadores usaram clusters na Universidade de Oregon para treinar o modelo de aprendizado profundo e aplicá-lo ao enorme conjunto de dados Gaia. Eles estão usando o Frontera, o sistema mais rápido de qualquer universidade do mundo, para continuar o trabalho.

p "Tudo sobre este projeto é computacionalmente muito intensivo e não seria capaz de acontecer sem a computação em grande escala, "Necib disse.

p Passos Futuros

p Necib e sua equipe planejam explorar Nyx usando telescópios terrestres. Isso fornecerá informações sobre a composição química do fluxo, e outros detalhes que os ajudarão a datar a chegada de Nyx à Via Láctea, e, possivelmente, fornecer pistas sobre de onde veio.

p O próximo lançamento de dados de Gaia em 2021 conterá informações adicionais sobre 100 milhões de estrelas no catálogo, tornando provável mais descobertas de aglomerados agregados.

p "Quando a missão Gaia começou, astrônomos sabiam que era um dos maiores conjuntos de dados que eles iriam obter, com muito para se animar, "Necib disse." Mas precisávamos desenvolver nossas técnicas para nos adaptar ao conjunto de dados. Se não alteramos ou atualizamos nossos métodos, estaríamos perdendo a física que está em nosso conjunto de dados. "

p Os sucessos da abordagem da equipe Caltech podem ter um impacto ainda maior. "Estamos desenvolvendo ferramentas computacionais que estarão disponíveis para muitas áreas de pesquisa e para coisas não relacionadas à pesquisa, também, "disse ela." É assim que empurramos a fronteira tecnológica em geral. "