Esta imagem do Telescópio Espacial Hubble da galáxia espiral barrada UGC 12158 parece que alguém pegou uma caneta branca nela. Na realidade, é uma combinação de exposições temporais de um asteróide em primeiro plano movendo-se através do campo de visão do Hubble, bombardeando a observação da galáxia. Foram feitas diversas exposições da galáxia, o que é evidenciado no padrão tracejado. O asteróide aparece como uma trilha curva devido à paralaxe porque o Hubble não está estacionário, mas orbitando a Terra, e isso dá a ilusão de que o tênue asteróide está nadando ao longo de uma trajetória curva. O asteróide desconhecido está dentro do cinturão de asteróides do nosso sistema solar e, portanto, está 10 trilhões de vezes mais próximo do Hubble do que a galáxia de fundo. Em vez de ser um incômodo, esse tipo de dados é útil para os astrônomos fazerem um censo da população de asteróides em nosso sistema solar. Crédito:NASA, ESA, Pablo García Martín (UAM); Processamento de imagem:Joseph DePasquale (STScI); Agradecimento:Alex Filippenko (UC Berkeley) Assim como pedregulhos, rochas e seixos espalhados por uma paisagem, os asteróides vêm em uma ampla variedade de tamanhos. Catalogar asteróides no espaço é complicado porque eles são tênues e não param para serem fotografados enquanto percorrem suas órbitas ao redor do sol.
Os astrónomos usaram recentemente um conjunto de imagens de arquivo obtidas pelo Telescópio Espacial Hubble da NASA para capturar visualmente uma população praticamente invisível de asteróides mais pequenos no seu rasto. A caça ao tesouro exigiu a leitura de 37.000 imagens do Hubble abrangendo 19 anos. A recompensa foi encontrar 1.701 rastros de asteroides, sendo 1.031 dos asteroides anteriormente não catalogados. Cerca de 400 desses asteroides não catalogados têm menos de 1 quilômetro de tamanho.
Voluntários de todo o mundo, conhecidos como “cientistas cidadãos”, contribuíram para a identificação desta recompensa de asteróides. Cientistas profissionais combinaram os esforços dos voluntários com um algoritmo de aprendizagem automática para identificar os asteróides. Representa uma nova abordagem para encontrar asteróides em arquivos astronómicos que abrangem décadas, que pode ser eficazmente aplicada a outros conjuntos de dados, dizem os investigadores.
"Estamos a aprofundar-nos na observação da menor população de asteróides da cintura principal. Ficámos surpresos ao ver um número tão grande de candidatos a objectos," disse o autor principal Pablo García Martín da Universidade Autónoma de Madrid, Espanha. "Houve alguma indicação da existência desta população, mas agora estamos a confirmá-la com uma amostra aleatória da população de asteróides obtida usando todo o arquivo do Hubble. Isto é importante para fornecer informações sobre os modelos evolutivos do nosso sistema solar."
A grande amostra aleatória oferece novos insights sobre a formação e evolução do cinturão de asteróides. Encontrar muitos asteróides pequenos favorece a ideia de que são fragmentos de asteróides maiores que colidiram e se quebraram, como cerâmica quebrada. Este é um processo de destruição que se estende por bilhões de anos.
Uma teoria alternativa para a existência de fragmentos menores é que eles se formaram dessa forma há bilhões de anos. Mas não existe nenhum mecanismo concebível que os impeça de crescer como uma bola de neve até tamanhos maiores à medida que aglomeram poeira do disco circunstelar que forma planetas em torno do nosso Sol. “As colisões teriam uma certa assinatura que poderíamos usar para testar a atual população da cintura principal”, disse o co-autor Bruno Merín do Centro Europeu de Astronomia Espacial, em Madrid, Espanha.
Este gráfico é baseado em dados de arquivo do Telescópio Espacial Hubble que foram usados para identificar uma população praticamente invisível de asteroides muito pequenos em seu caminho. Os asteróides não eram os alvos pretendidos, mas sim estrelas e galáxias de fundo fotobombadas em imagens do Hubble. A abrangente caça ao tesouro exigiu a leitura de 37.000 imagens do Hubble abrangendo 19 anos. Isto foi conseguido usando voluntários da “ciência cidadã” e algoritmos de inteligência artificial. A recompensa foi encontrar 1.701 rastros de asteroides anteriormente não detectados. Crédito:Pablo García Martín (UAM), Elizabeth Wheatley (STScI)
Astrônomos amadores ensinam IA a encontrar asteroides
Devido à rápida órbita do Hubble em torno da Terra, ele pode capturar asteróides errantes através de seus rastros reveladores nas exposições do Hubble. Visto de um telescópio baseado na Terra, um asteroide deixa uma marca na imagem. Asteróides "fotobombam" as exposições do Hubble, aparecendo como trilhas curvas e inconfundíveis nas fotografias do Hubble.
À medida que o Hubble se move ao redor da Terra, ele muda seu ponto de vista enquanto observa um asteróide, que também se move ao longo de sua própria órbita. Conhecendo a posição do Hubble durante a observação e medindo a curvatura das faixas, os cientistas podem determinar as distâncias aos asteróides e estimar a forma das suas órbitas.
Os asteróides capturados residem principalmente no cinturão principal, que fica entre as órbitas de Marte e Júpiter. Seu brilho é medido pelas câmeras sensíveis do Hubble. E comparar o brilho com a distância permite uma estimativa do tamanho. Os asteroides mais fracos na pesquisa têm aproximadamente um quadragésimo milionésimo do brilho da estrela mais fraca que o olho humano pode ver.
“As posições dos asteroides mudam com o tempo e, portanto, não é possível encontrá-los apenas inserindo as coordenadas porque, em momentos diferentes, eles podem não estar lá”, disse Merín. "Como astrónomos, não temos tempo para examinar todas as imagens de asteróides. Por isso, tivemos a ideia de colaborar com mais de 10.000 voluntários da ciência cidadã para examinar os enormes arquivos do Hubble."
Em 2019, um grupo internacional de astrónomos lançou o Hubble Asteroid Hunter, um projeto de ciência cidadã para identificar asteróides em dados de arquivo do Hubble. A iniciativa foi desenvolvida por investigadores e engenheiros do Centro Europeu de Ciência e Tecnologia (ESTEC) e do centro de dados científicos do Centro Europeu de Astronomia Espacial (ESDC), em colaboração com a plataforma Zooniverse, a maior e mais popular plataforma de ciência cidadã do mundo, e Google.
Um total de 11.482 voluntários da ciência cidadã, que forneceram quase 2 milhões de identificações, receberam então um conjunto de treinamento para um algoritmo automatizado para identificar asteróides com base em inteligência artificial. Esta abordagem pioneira pode ser eficazmente aplicada a outros conjuntos de dados.
Em seguida, o projeto irá explorar as faixas de asteróides até então desconhecidos para caracterizar as suas órbitas e estudar as suas propriedades, como os períodos de rotação. Como a maioria destas faixas de asteróides foram capturadas pelo Hubble há muitos anos, não é possível acompanhá-las agora para determinar as suas órbitas.
As descobertas foram publicadas na revista Astronomy &Astrophysics .
