Olhando para o universo:a estrutura espacial de nuvens de poeira interestelar reconstruída a partir de dados do observatório espacial de Gaia. Crédito:MPA
Os avanços no campo da metrologia resultaram em instrumentos totalmente novos, cujos dados brutos precisam ser apresentados em imagens compreensíveis para os seres humanos, é por isso que o grupo de Torsten Enßlin no Instituto Max Planck de Astrofísica em Garching tem pesquisado a teoria do campo da informação na última década. Com base nesta teoria, a equipe desenvolve software de imagem conhecido como NIFTy, que é capaz de processar dados de diferentes instrumentos para deduzir as propriedades estruturais de uma dada observação. NIFTy5, por exemplo, usou dados do observatório espacial de Gaia para determinar a distribuição espacial das nuvens de poeira na Via Láctea.
Os astrônomos agora estão fazendo observações do universo em quase todos os comprimentos de onda, mas, em contraste com os telescópios, por exemplo, as informações registradas por radiotelescópios são fornecidas na forma de raios X e raios gama. A maioria das imagens obtidas com esses instrumentos é resultado de cálculos complexos desenvolvidos especificamente para cada telescópio individual.
Contudo, uma imagem completa de um determinado objeto celestial só pode ser criada comparando os dados de diferentes campos, razão pela qual é desejável combinar as imagens de todos esses instrumentos.
Isso é possível usando um conceito conhecido como teoria do campo de informação, que funciona da seguinte maneira:supondo que se deseje representar a distribuição de temperatura na Alemanha, isso corresponderia, em teoria, a uma gama infinitamente grande de valores de temperatura. Ainda, em termos práticos, apenas um número finito de valores pode ser medido.
Um computador calcula todo o campo de temperatura com base nessa cobertura incompleta. Para garantir um resultado de sucesso, o computador está preparado com certas leis conhecidas - por exemplo, que as diferenças de temperatura raramente saltam entre áreas adjacentes.
NIFTy (Teoria de Campo de Informação Numérica), com o qual Torsten Enßlin e seus colegas conseguiram determinar a distribuição espacial das nuvens de poeira na Via Láctea, opera no mesmo princípio, usando dados do observatório espacial europeu, Gaia, que mede as distâncias entre as estrelas e as registra por meio de vários filtros de cores.
O brilho diferencial desses campos de filtro torna possível estimar os volumes de poeira através dos quais a luz das estrelas passou a caminho da Terra. "A partir das posições das estrelas e dos volumes de poeira entre nós e eles, "diz Enßlin" fomos capazes de calcular a estrutura espacial das nuvens de poeira. "
O desafio dessa tarefa era que os dados disponíveis eram, na verdade, muito escassos para uma reconstrução precisa, e é por isso, como Enßlin diz "presumimos que, em vez de variar arbitrariamente de pixel a pixel, a densidade da poeira obedeceria às leis estatísticas. "Os físicos falam de uma correlação, no entanto, essa função de correlação é freqüentemente desconhecida e deve ser determinada como parte do cálculo geral. "É por isso, "o pesquisador Max-Planck explica, "Nós verificamos continuamente qual função de correlação se encaixa melhor com os dados em todo o cálculo e a usamos para imagens. Este método de autoajuste não paramétrico do processo nos torna os líderes globais neste campo."
Com base nos dados de correlação, O NIFTy5 não apenas gera um mapa da nuvem de poeira, mas também fornece um gráfico que mostra o grau de incerteza da precisão do modelo para cada pixel.
O cérebro humano funciona de maneira semelhante. Se olharmos para algo como uma paisagem particular, ele desenvolve várias hipóteses sobre a estrutura do que está vendo, ao mesmo tempo em que as aplica como instruções de operação - por exemplo, para decidir sobre a melhor rota através de uma determinada localidade.
Reconstrução de um campo de onda artificial:o campo de onda simulado é mostrado na parte superior, onde o tempo flui da esquerda para a direita e a localização da posição está no eixo vertical. As ondas são geradas por eventos aleatórios nos picos das estruturas triangulares. A seção central da imagem mostra os valores medidos para o campo superior em alguns locais. A reconstrução do campo com base apenas nestes dados medidos, sem nenhum conhecimento prévio da dinâmica relevante, é mostrado abaixo. A dinâmica também foi reconstruída a partir dos dados. Assim, todas as estruturas fundamentais são realmente descobertas. Crédito:© MPA
A equipe de Enßlin usou uma cena gerada artificialmente para provar que o NIFTy5 realmente funciona. Para fazer isso, os pesquisadores criaram um campo de ondas no computador com base em eventos aleatórios e, em seguida, pontuaram-no com pontos de medição fragmentários que cobriam apenas parte de todo o sistema de ondas. O programa então reconstruiu todo o campo de ondas a partir dos dados sem nenhum conhecimento prévio da dinâmica da onda, uma compreensão da qual aprendeu.
Além disso, NIFTy5 ficou mais rápido devido a novas inovações matemáticas, incluindo a implementação de um processo conhecido como "inferência variacional por meio da métrica Gauß", o que requer muito menos espaço de memória para o cálculo do que antes.
"Isso não apenas torna o NIFTy5 mais rápido do que seus precursores, ele também sobrevive com dados de baixa qualidade, "Enßlin explica. ele continua a dizer, pode tornar possível reduzir a exposição aos raios-X durante a tomografia computadorizada, mantendo a mesma qualidade de imagem.
O NIFTy5 já foi usado para resolver uma série de problemas de imagens astronômicas. Uma colaboração planejada com a Universidade Técnica de Munique poderia resultar no uso do software completo na vida diária.
