IA descobre mais de 27 mil asteroides ignorados por telescópios

Mais de 27.000 asteroides em nosso sistema solar haviam sido negligenciados em imagens de telescópios existentes — mas graças a um novo algoritmo alimentado por inteligência artificial (IA), agora temos um catálogo deles. Os cientistas por trás da descoberta dizem que a ferramenta facilita a localização e o rastreamento de milhões de asteroides, incluindo os potencialmente perigosos que poderiam colidir com a Terra algum dia.

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A maioria dos asteroides recém-descobertos fica no cinturão de asteroides entre Marte e Júpiter, onde os cientistas já catalogaram mais de 1,3 milhão desses fragmentos rochosos nos últimos 200 anos. A mais recente descoberta, feita em cerca de cinco semanas, também inclui cerca de 150 rochas espaciais cujos caminhos as levam dentro da órbita da Terra; para ser claro, no entanto, nenhum desses “asteroides próximos da Terra” parece estar em rota de colisão com nosso planeta. Outros são Troianos que seguem Júpiter em sua órbita ao redor do sol. As observações desses asteroides ainda não foram submetidas e aceitas pelo Centro de Planetas Menores da União Astronômica Internacional, o órgão oficial responsável pelas descobertas de asteroides.

Os astrônomos convencionalmente encontram novos asteroides estudando bolsões do nosso céu repetidamente, através de imagens de telescópios coletadas várias vezes a cada noite — geralmente a cada poucas horas. Enquanto planetas, estrelas e galáxias no fundo permanecem inalterados de uma imagem para outra, asteroides são vistos como pontos de luz que se movem perceptivelmente, que então são marcados e verificados. A partir daí, as órbitas desses asteroides são determinadas e monitoradas.

“Isso é realmente um trabalho para a IA,” disse Ed Lu, diretor executivo do Instituto de Asteroides e co-fundador da Fundação B612, no início do mês durante uma discussão sobre a descoberta. Na verdade, ferramentas de IA projetadas para buscas de asteroides já estão se aproximando dos níveis alcançáveis pelos humanos, disse Lu: “Acho que vamos superar isso rapidamente nas próximas semanas.”

O algoritmo desenvolvido pela equipe de Lu, conhecido como Recuperação de Órbita Heliocêntrica sem Tracklet, ou THOR, analisou mais de 400.000 imagens arquivadas do céu mantidas pelo Laboratório Nacional de Pesquisa em Astronomia Óptica-Infravermelha, ou NOIRLab. Desde que haja cerca de cinco observações em 30 dias associadas ao mesmo bolsão do céu, o algoritmo pode começar a trabalhar. Ele é treinado em um grande conjunto de dados que o torna capaz de analisar até 1,7 bilhão de pontos de luz em apenas uma única imagem de telescópio. Ele é projetado para identificar e conectar um ponto de luz de uma imagem do céu a outro em uma imagem diferente, e determinar se ambos os pontos representam o mesmo objeto — na maioria das vezes, isso indica um asteroide se movendo pelo espaço, de acordo com uma descrição do algoritmo pela Fundação B612.

“Nós não possuímos um telescópio, não operamos um telescópio,” disse Lu durante a discussão. “Estamos fazendo isso a partir de uma perspectiva de ciência de dados.”

Os cientistas dimensionaram seu algoritmo usando o Google Cloud, cuja capacidade computacional e serviços de armazenamento de dados facilitaram para os cientistas testarem milhares de órbitas de candidatos a asteroides, de acordo com um comunicado divulgado na terça-feira (30 de abril) pela Fundação B612.

“Não apenas podemos encontrar asteroides em conjuntos de dados que nunca foram destinados para isso, mas também podemos tornar todos os outros telescópios do mundo melhores em encontrar asteroides,” disse Lu durante a palestra. “É uma mudança na forma como a astronomia é feita.”

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