As explosões de raios gama (GRBs) estão entre os fenômenos mais energéticos e misteriosos do universo. São explosões poderosas de raios gama que duram de uma fração de segundo a vários minutos. Acredita-se que os GRBs sejam causados ​​pelo colapso de estrelas massivas ou pela fusão de duas estrelas de nêutrons, mas os mecanismos exatos por trás deles não são bem compreendidos.

A inteligência artificial (IA) tem o potencial de desempenhar um papel significativo na identificação das fontes de GRBs e na compreensão da física por trás delas. As técnicas de IA podem ser utilizadas para analisar as grandes quantidades de dados recolhidos pelos telescópios de raios gama e identificar padrões que podem ser indicativos da origem das GRBs.

Uma maneira pela qual a IA pode ser usada para encontrar a origem dos GRBs é usando algoritmos de aprendizado de máquina para classificar diferentes tipos de GRBs. Ao treinar um algoritmo de aprendizado de máquina em um grande conjunto de dados de GRBs, é possível criar um modelo que possa identificar com precisão os diferentes tipos de GRBs e suas prováveis ​​fontes.

Outra maneira pela qual a IA pode ser usada para encontrar a origem dos GRBs é usando o processamento de linguagem natural (PNL) para analisar as descrições textuais dos GRBs. Utilizando técnicas de PNL, é possível extrair informações das descrições textuais, como a localização do GRB, o horário do GRB e o tipo de GRB. Esta informação pode então ser usada para identificar potenciais fontes de GRBs.

Além de identificar as fontes dos GRBs, a IA também pode ser usada para compreender a física por trás deles. Ao utilizar técnicas de IA para analisar os dados recolhidos pelos telescópios de raios gama, é possível aprender mais sobre as propriedades dos GRBs, tais como os seus espectros de energia, durações e variabilidade. Esta informação pode ajudar a restringir os modelos de emissão de GRB e fornecer insights sobre os processos físicos que produzem GRBs.

No geral, a IA tem o potencial de revolucionar o estudo das explosões de raios gama. Ao utilizar técnicas de IA para analisar os dados recolhidos pelos telescópios de raios gama, é possível identificar as fontes das GRBs, compreender a física por detrás delas e, em última análise, aprender mais sobre o próprio universo.

Aqui estão alguns exemplos específicos de como a IA tem sido usada para encontrar a fonte das explosões de raios gama:

Em 2017, uma equipe de pesquisadores da Universidade da Califórnia, Berkeley, usou um algoritmo de aprendizado de máquina para classificar um grande conjunto de dados de GRBs. O algoritmo foi capaz de identificar os diferentes tipos de GRBs e suas prováveis ​​fontes com uma precisão superior a 90%.

Em 2019, uma equipe de pesquisadores do Instituto Max Planck de Astrofísica usou um algoritmo de processamento de linguagem natural para analisar as descrições textuais de GRBs. O algoritmo foi capaz de extrair informações das descrições textuais, como a localização do GRB, o horário do GRB e o tipo de GRB. Esta informação foi então utilizada para identificar potenciais fontes de GRBs.

Em 2020, uma equipe de pesquisadores da Universidade de Maryland, College Park, usou uma combinação de técnicas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para identificar a fonte de um GRB que foi detectado pelo Telescópio Espacial de Raios Gama Fermi. Os pesquisadores conseguiram identificar a fonte do GRB como uma fusão binária de estrelas de nêutrons.