A cada dia que passa a aplicação das técnicas de inteligência artificial se torna mais e mais evidente na astronomia.
Se você pensar bem e friamente, a astronomia é mesmo o local primário para esse tipo de aplicação.
Existe uma quantidade quase que infinita de dados, que precisam ser classificados, ter padrões identificados, precisam ser agrupados e entendidos de forma quantitativa.
E basicamente é isso que as técnicas de inteligência artificial fazem.
Entre as técnicas, uma delas é excelente para o reconhecimento de padrões e é chamada de Deep Learning.
Para que essa técnica seja aplicada você precisa basicamente de duas bases de dados, uma que é chamada de treinamento, onde a máquina vai aprender os padrões e uma outra base de dados que será então analisada ou classificada.
Se você parar para pensar, um ramo da astronomia, onde esse tipo de técnica cairia muito bem é na classificação de galáxias.
Existem trilhões de galáxias no universo, só Hubble já identificou centenas de milhares, e elas precisam ser classificadas, seja quanto a forma, massa, tamanho, período evolutivo em que se encontram, e por aí vai.
Com isso em mente, um grupo de pesquisadores decidiu então usar a técnica de Deep Learning para realizar reconhecimento de padrões em galáxias.
Essa técnica de Deep Learning é muito usada no reconhecimento de faces e se pensarmos bem, a galáxia é como se você um rosto mesmo.
Mas ao invés de escolher orelha, nariz e boca como parâmetro para classificação, no caso das galáxias os pesquisadores escolheram a identificação de regiões de formação de estrelas chamada de pepita azul.
Para isso, eles usaram as chamadas simulações VELA, as simulações mais poderosas existentes atualmente quando o tema é galáxia para criar a base de dados de treinamento.
Com a base de dados de treinamento criada, os pesquisadores usaram os dados coletados pelo Hubble dentro do projeto CANDELS e com a aplicação do algoritmo de Deep Learning de reconhecimento de faces fizeram a análise das galáxias fotografadas pelo Hubble.
O resultado de acordo com os pesquisadores foi impressionante, usando a o algoritmo de Deep Learning, foi possível na grande base de dados de galáxias do CANDELS identificar e classificar aquelas galáxias que apresentavam a tal pepita azul.
Além disso a classificação mostrou que a pepita azul só acontece em galáxias com um determinado intervalo de massa, coisa que antes, sem o algoritmo era impossível dizer.
O algoritmo consegue identificar feições que a análise humana não consegue e a velocidade com a qual ele consegue varrer uma grande quantidade de dados também é impressionante.
Os pesquisadores falaram que nada disso é definitivo.
O algoritmo de Deep Learning é considerado uma caixa preta, você não é capaz de dizer qual pixel, ou qual informação foi utilizada na classificação, já algoritmos de redes neurais por exemplo, indicam qual porção da base de treinamento está sendo usada na classificação.
São detalhes que fazem com que os pesquisadores ainda testem diferentes algoritmos.
Como eu falo sempre, essa é uma área em aberto, precisa de muita gente trabalhando nela, se você é da área de ciência da computação, tá aí uma vertente que deveria seguir.
Fonte:
https://phys.org/news/2018-04-recognition-galaxies-artificial-intelligence-tools.html
Artigo:
https://arxiv.org/pdf/1804.07307.pdf
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