A classificação de objetos celestes é um problema de longa data. Com fontes a distâncias quase inimagináveis, às vezes é difícil para os pesquisadores distinguir entre objetos como estrelas, galáxias, quasares ou supernovas.
Os investigadores do Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço (IA) Pedro Cunha e Andrew Humphrey tentaram resolver este problema clássico criando o SHEEP, um algoritmo de aprendizagem automática que determina a natureza das fontes astronómicas. Andrew Humphrey (IA &Universidade do Porto, Portugal) comenta:“O problema de classificar objetos celestes é muito desafiador, em termos de números e complexidade do universo, e a inteligência artificial é uma ferramenta muito promissora para esse tipo de tarefa. "

O primeiro autor do artigo, agora publicado na revista Astronomy &Astrophysics , Pedro Cunha, Ph.D. aluno do IA e do Departamento de Física e da Universidade do Porto, diz:"Este trabalho nasceu como um projeto paralelo da minha tese de mestrado. Combinou as lições aprendidas durante esse tempo num projeto único."

Andrew Humphrey, orientador de mestrado de Pedro Cunha e agora Ph.D. o coorientador diz:"Foi muito legal obter um resultado tão interessante, especialmente de uma tese de mestrado."

O SHEEP é um pipeline de aprendizado de máquina supervisionado que estima desvios para o vermelho fotométricos e usa essas informações ao classificar as fontes como uma galáxia, quasar ou estrela. “A informação fotométrica é a mais fácil de obter e por isso é muito importante para uma primeira análise sobre a natureza das fontes observadas”, diz Pedro Cunha.

“Um novo passo em nosso pipeline é que, antes de realizar a classificação, o SHEEP primeiro estima os redshifts fotométricos, que são então colocados no conjunto de dados como um recurso adicional para o treinamento do modelo de classificação”.

A equipe descobriu que incluir o redshift e as coordenadas dos objetos permitiu que a IA os entendesse dentro de um mapa 3D do universo, e eles usaram isso junto com informações de cores para fazer melhores estimativas das propriedades da fonte. Por exemplo, a IA descobriu que há uma chance maior de encontrar estrelas mais próximas do plano da Via Láctea do que nos pólos galácticos. Humphrey acrescentou:“Quando permitimos que a IA tivesse uma visão 3D do universo, isso realmente melhorou sua capacidade de tomar decisões precisas sobre o que era cada objeto celeste”.

Levantamentos de área ampla, tanto terrestres quanto espaciais, como o Sloan Digital Sky Survey (SDSS), renderam grandes volumes de dados, revolucionando o campo da astronomia. Pesquisas futuras, realizadas por empresas como o Observatório Vera C. Rubin, o Instrumento Espectroscópico de Energia Escura (DESI), a missão espacial Euclides (ESA) ou o Telescópio Espacial James Webb (NASA/ESA) continuarão a nos fornecer mais detalhes imagem. No entanto, analisar todos os dados usando métodos tradicionais pode ser demorado. A IA ou aprendizado de máquina será crucial para analisar e fazer o melhor uso científico desses novos dados.

Este trabalho faz parte do esforço da equipe para explorar o dilúvio esperado de dados provenientes dessas pesquisas, desenvolvendo sistemas de inteligência artificial que classificam e caracterizam com eficiência bilhões de fontes.

Pedro Cunha diz:"Uma das partes mais emocionantes é ver como o aprendizado de máquina está nos ajudando a entender melhor o universo. Nossa metodologia nos mostra um caminho possível, enquanto novos são criados ao longo do processo. É um momento emocionante para a astronomia. "

Imagens e levantamentos espectroscópicos são um dos principais recursos para a compreensão do conteúdo visível do universo. Os dados dessas pesquisas permitem estudos estatísticos de estrelas, quasares e galáxias, e a descoberta de objetos mais peculiares.

O investigador principal Polychronis Papaderos diz:"O desenvolvimento de algoritmos avançados de aprendizado de máquina, como SHEEP, é um componente integral da estratégia coerente da IA ​​para a exploração científica de grandes conjuntos de dados fotométricos sem precedentes para bilhões de galáxias com a missão espacial Euclid da ESA, programada para lançamento em 2023."

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