Com a ajuda de técnicas de aprendizado de máquina, uma equipe de astrônomos descobriu uma dúzia de quasares que foram distorcidos por uma "lente" cósmica que ocorre naturalmente e se dividiram em quatro imagens semelhantes. Quasares são núcleos extremamente luminosos de galáxias distantes alimentadas por buracos negros supermassivos.

Nas últimas quatro décadas, astrônomos encontraram cerca de 50 desses "quasares quadruplicados, "ou quads para abreviar, que ocorrem quando a gravidade de uma galáxia massiva que por acaso está situada na frente de um quasar divide sua única imagem em quatro. O último estudo, que durou apenas um ano e meio, aumenta o número desses quadríceps conhecidos em cerca de 25 por cento e demonstra o poder do aprendizado de máquina para ajudar os astrônomos em sua busca por essas esquisitices cósmicas.

"Os quads são minas de ouro para todos os tipos de questões. Eles podem ajudar a determinar a taxa de expansão do universo, e ajudar a resolver outros mistérios, como matéria escura e motores centrais de quasares, '"diz Daniel Stern, autor principal do novo estudo e cientista pesquisador do Laboratório de Propulsão a Jato, que é gerenciado pela Caltech para a NASA. "Eles não são apenas agulhas em um palheiro, mas canivetes suíços, porque têm muitos usos."

As evidências, a ser publicado em The Astrophysical Journal , foram feitos combinando ferramentas de aprendizado de máquina com dados de vários telescópios terrestres e espaciais, incluindo a missão Gaia da Agência Espacial Europeia; Wide-field Infrared Survey Explorer da NASA (ou WISE); Observatório W. M. Keck em Maunakea, Havaí; Observatório Palomar da Caltech; o novo telescópio tecnológico do Observatório Europeu do Sul no Chile; e o telescópio Gemini South no Chile.

Dilema Cosmológico

Nos últimos anos, uma discrepância surgiu sobre o valor preciso da taxa de expansão do universo, também conhecido como constante de Hubble. Dois meios principais podem ser usados ​​para determinar este número:um se baseia em medições da distância e velocidade dos objetos em nosso universo local, e o outro extrapola a taxa de modelos baseados em radiação distante que sobrou do nascimento de nosso universo, chamado de fundo de micro-ondas cósmico. O problema é que os números não coincidem.

"Existem erros potencialmente sistemáticos nas medições, mas isso parece cada vez menos provável, "diz Stern." Mais atraente, a discrepância nos valores pode significar que algo sobre nosso modelo de universo está errado e que há uma nova física a ser descoberta. "

Os novos quasares quads, que a equipe deu apelidos como Wolf's Paw e Dragon Kite, ajudará em cálculos futuros da constante de Hubble e pode iluminar porque as duas medições primárias não estão alinhadas. Os quasares estão entre os alvos locais e distantes usados ​​para os cálculos anteriores, então, eles fornecem aos astrônomos uma maneira de sondar a faixa intermediária do universo. Uma determinação baseada em quasar da constante de Hubble pode indicar qual dos dois valores está correto, ou, talvez mais interessante, poderia mostrar que a constante está em algum lugar entre o valor determinado localmente e distante, um possível sinal de física até então desconhecida.

Ilusões Gravitacionais

A multiplicação de imagens de quasar e outros objetos no cosmos ocorre quando a gravidade de um objeto em primeiro plano, como uma galáxia, dobra e amplia a luz dos objetos atrás dele. O fenomeno, chamado de lente gravitacional, já foi visto muitas vezes antes. Às vezes, os quasares são colocados em duas imagens semelhantes; menos comum, eles são combinados em quatro.

"Quads são melhores do que quasares duplamente imageados para estudos de cosmologia, como medir a distância dos objetos, porque eles podem ser primorosamente bem modelados, "diz o co-autor George Djorgovski, professor de astronomia e ciência de dados na Caltech. "Eles são laboratórios relativamente limpos para fazer essas medições cosmológicas."

No novo estudo, os pesquisadores usaram dados do WISE, que tem resolução relativamente grosseira, para encontrar prováveis ​​quasares, and then used the sharp resolution of Gaia to identify which of the WISE quasars were associated with possible quadruply imaged quasars. The researchers then applied machine-learning tools to pick out which candidates were most likely multiply imaged sources and not just different stars sitting close to each other in the sky. Follow-up observations using Keck Observatory's Low Resolution Imaging Spectrometer (LRIS), as well as Palomar Observatory, the New Technology Telescope, and Gemini-South confirmed which of the objects were indeed quadruply imaged quasars lying billions of light-years away.

Humans and Machines Working Together

The first quad found with the help of machine-learning, nicknamed Centaurus' Victory, was confirmed during an all-nighter the team spent at Caltech, with collaborators from Belgium, França, and Germany, while using a dedicated computer in Brazil, recalls co-author Alberto Krone-Martins of UC Irvine. The team had been remotely observing their objects using the Keck Observatory.

"Machine learning was key to our study but it is not meant to replace human decisions, " explains Krone-Martins. "We continuously train and update the models in an ongoing learning loop, such that humans and the human expertise are an essential part of the loop. When we talk about 'AI' in reference to machine-learning tools like these, it stands for Augmented Intelligence not Artificial Intelligence."

"Alberto not only initially came up with the clever machine-learning algorithms for this project, but it was his idea to use the Gaia data, something that had not been done before for this type of project, " says Djorgovski.

"This story is not just about finding interesting gravitational lenses, " ele diz, "but also about how a combination of big data and machine learning can lead to new discoveries."