{"id":50097,"date":"2023-02-26T15:04:05","date_gmt":"2023-02-26T18:04:05","guid":{"rendered":"https:\/\/wiy.com.br\/noticias\/cientistas-criam-programa-poderoso-que-aprimora-deteccao-de-galaxias\/"},"modified":"2020-05-13T15:44:32","modified_gmt":"2020-05-13T18:44:32","slug":"cientistas-criam-programa-poderoso-que-aprimora-deteccao-de-galaxias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wiy.com.br\/noticias\/cientistas-criam-programa-poderoso-que-aprimora-deteccao-de-galaxias\/","title":{"rendered":"Cientistas criam programa poderoso que aprimora detec\u00e7\u00e3o de gal\u00e1xias"},"content":{"rendered":"


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Pesquisadores da Universidade da Califórnia Santa Cruz (UCSC) desenvolveram um poderoso programa de computador capaz de analisar dados detalhados de imagens astronômicas<\/a> e ajudar cientistas a identificar e classificar galáxias<\/a> e estrelas em grandes conjuntos de informações.<\/p>\n

Batizado de Morpheus, a ferramenta corresponde a uma estrutura de deep learning<\/a> (aprendizado profundo) e combina uma série de tecnologias de inteligência artificial desenvolvidas para diferentes aplicações, como reconhecimento de fala e imagens. Segundo os cientistas, o recurso permite detectar e fazer a classificação morfológica de objetos astronômicos em um nível de granularidade sem precedentes.<\/p>\n

Outras soluções já usam tecnologia de deep learning para classificar galáxias, mas esses programas normalmente exigem que os pesquisadores observem a existência de um objeto para, na sequência, alimentar o algoritmo com novas imagens para identificar a galáxia correspondente. Já o modelo dos cientistas da UCSC usa como recurso os dados de imagens originais, e é capaz de identificar diferentes elementos de uma mesma galáxias.<\/p>\n

Reprodu\u00e7\u00e3o<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/p>\n

Classificação morfológica do Morpheus para região captada na imagem do Hubble Legacy Fields (Foto: Ryan Hausen\/Phys.org)<\/em><\/p>\n

“O Morpheus descobre as galáxias para você e faz [essa análise] pixel por pixel. Ele pode lidar com imagens muito complicadas: você pode ter uma [estrutura] esferoidal ao lado de um disco, por exemplo. Para um disco com um objeto central, [o programa] classifica esse objeto separadamente.”, disse Brant Robertson, professor de astronomia e astrofísica da UCSC e um dos criadores do programa, ao Phys.org.<\/p>\n

Treinamento do algoritmo<\/h2>\n

Para treinar o algoritmo de deep learning, os pesquisadores usaram informações de um estudo de 2015, no qual um grupo de astrônomos classificou cerca de 10 mil galáxias com a ajuda de dados do telescópio Hubble<\/a>. Eles então aplicaram o Morpheus aos dados da imagem do Hubble Legacy Fields, uma figura que retrata dezenas de milhares de galáxias observadas durante vários anos.<\/p>\n

Quando o Morpheus processa uma imagem de uma área do céu, o programa cria novos grupos de figuras da área capturada, e classifica todos os objetos com código de cores de acordo com sua morfologia. Assim, é possível separar os objetos astronômicos do fundo da imagem e identificar estrelas e diferentes tipos de galáxia.<\/p>\n

Com ajuda do supercomputador da UCSC, o Morpheus gera rapidamente a análise pixel por pixel para todo o conjunto de dados, assim como estabelece um nível de precisão para cada classificação.<\/p>\n

Reprodu\u00e7\u00e3o<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/p>\n

Telescópio Hubble em órbita\/Foto: Nasa<\/em><\/p>\n

Aplicação<\/h3>\n

Robertson acredita que o principal impacto da nova tecnologia pode ser o aprimoramento da automatização de processos de pesquisa astronômica. Para ele, isso é essencial à medida que o volume de informações à disposição de cientistas cresce. O pesquisador cita como exemplo a pesquisa Legacy Survey of Space and Time (LSST), que será conduzida no Observatório Vera Rubin, ainda em construção no Chile.<\/p>\n

A expectativa é que o estudo de larga escala possa gerar enormes quantidades de dados de imagens, e Robertson está envolvido no planejamento de como usar essas informações para investigar a formação e a evolução de galáxias.<\/p>\n

“Imagine se você pedisse a astrônomos que eles classifiquem bilhões de objetos. Como eles poderiam fazer isso? Agora, poderemos classificar automaticamente esses objetos e usar essas informações para aprender sobre a evolução das galáxias”, disse Robertson, em referência ao uso do Morpheus.<\/p>\n

O programa de computador foi descrito em um artigo publicado na revista científica Astrophysical Journal Supplement Series<\/em>. Os cientistas também divulgaram o código do software publicamente. <\/p>\n

Fonte: Phys.org<\/a><\/p>\n


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Fonte do Artigo <\/a>
\nTags:<\/p>\n

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