Eu mapeei o invisível: estudante encontra 1,5 milhão de objetos espaciais perdidos com inteligência artificial
Um estudante do ensino médio da Califórnia está causando alvoroço na comunidade científica ao usar inteligência artificial para detectar mais de 1,5 milhão de objetos espaciais que foram ignorados até então. O trabalho de Matteo Paz foi publicado no The Astronomical Journal, conferindo credibilidade imediata à sua descoberta.
Matteo, um jovem de 16 anos de Pasadena, entrou em 2022 na Planet Finder Academy do Caltech, um programa que oferece a estudantes experientes com desafios astronômicos. Ali, ele recebeu orientação de Davy Kirkpatrick, um cientista habilidoso do Instituto de Processamento e Análise de Infravermelho (IIPAC).
A missão de Paz consistia em analisar os dados do telescópio NEOWISE da NASA, lançado em 2009 para monitorar asteroides próximos à Terra. Com mais de uma década de observações em infravermelho do céu inteiro, o acervo continha informações sobre bilhões de fontes de luz, muitas ainda não analisadas. No entanto, a equipe inicialmente avaliou estudar apenas uma fração manualmente devido à imensa escala dos dados – com mais de 200 bilhões de linhas de observações.
Um jovem com uma ideia brilhante
Com experiência em matemática, programação e análise de séries temporais, Matteo decidiu buscar outra solução mais criativa. Em apenas seis semanas, ele desenvolveu um pipeline de aprendizado de máquina capaz de identificar sinais sutis escondidos nos dados. Esse sistema reconhecia fontes de luz fracas e variáveis, revelando objetos que piscavam, pulsavam ou diminuíam de intensidade.
Essa grande conquista permitiu a Matteo detectar objetos que haviam passado despercebidos em análises anteriores. Algumas variáveis mudavam de forma tão lenta ou tão rápida que não se enquadravam em estudos convencionais. Além disso, o algoritmo revelou sinais que, segundo observações de Kirkpatrick, surgiram quase imediatamente após a aplicação do sistema de aprendizado de máquina.
O desenvolvimento de Matteo abriu as portas para uma análise de dados sem precedentes. Sua criação revolucionária promete mudar a forma como os cientistas entendem o universo e como detectam objetos espaciais. Com o pipeline de aprendizado de máquina em mãos, os cientistas agora podem mergulhar nos dados de forma mais eficiente e eficaz. E é provável que Matteo tenha apenas começado a mapear o invisível.