Cooperação entre humanos e Inteligência Artificial permite identificar exoplanetas

Atualmente, com o lançamento do satélite James Webb, o mundo científico deparou-se com muitas descobertas possibilitadas pela tecnologia avançada do satélite, bem como recebeu imagens mais detalhadas do espaço.

Sendo assim, a atenção do público se voltou ao Universo e aos seus mistérios. Portanto, os cientistas resolveram apostar nesse amor e interesse dos indivíduos pela observação do espaço.

Por isso, propuseram uma interação entre a Ciência cidadã e o Transiting Exoplanet Survey Satellite (Tess), da National Aeronautics and Space Administration (Nasa), agência governamental dos Estados Unidos.

O objetivo dessa proposta é melhorar o banco de dados do Tess com os dados e as informações obtidos por meio de milhares de cidadãos sobre a presença de exoplanetas em sistemas solares.

Os exoplanetas possuem essa nomenclatura por se caracterizarem como planetas fora do nosso sistema solar. Portanto, qualquer planeta que orbita outra estrela é considerado exoplaneta.

Como essa interação funciona?

Além do James Webb, outro fato que tem gerado diversas manchetes são as Inteligências Artificiais (IA) capazes de aprendizado por banco de dados. Essas IA, como o ChatGPT e a Midjourney, possuem novas tecnologias que permitem que sejam “treinadas” para a compreensão de padrões por meio de experiências anteriores.

Quanto ao Tess, ele utiliza a Rede Neural Convolucional, e assim consegue aprender padrões por meio de imagens corretamente identificadas por humanos. Sendo assim, é capaz de reproduzir a forma de compreender e identificar detalhes nas imagens por meio de aprendizado fornecido por dados humanos.

Essa é então a intenção dos cientistas por trás do projeto. Desse modo, pretendem utilizar as milhares de imagens analisadas por meio da Ciência cidadã para treinar o Tess e permitir que ele seja capaz de realizar a compreensão de exoplanetas.

Como identificar um exoplaneta?

Ao contrário das estrelas que vemos no céu noturno, os exoplanetas não emitem luz própria e são imensamente menores que as estrelas que orbitam. Esse fato dificulta a identificação.

Contudo, é possível distingui-los ao perceber padrões de “falha” na iluminação de uma estrela. Por sua vez, isso pode indicar a presença de algo que fica entre ela e nossa observação.

Portanto, utilizando o Planet Hunters Tess no Zooniverse, cidadãos puderam ajudar na identificação desses padrões de “trânsito” de possíveis exoplanetas. Para isso, treinaram a IA do Tess para realizar o mesmo tipo de identificação, sem que seja necessária a interferência humana no processo.

De acordo com uma das cientistas responsáveis pelo projeto, Nora Eisner:

“Com a Ciência cidadã, somos particularmente bons em identificar planetas de longo período, que são os planetas que tendem a ser perdidos por buscas automatizadas de trânsito.”

Sendo assim, espera-se que esse auxílio da comunidade em apoio à IA facilite o mapeamento de novos sistemas solares.