Ao tentar compreender o universo, ficamos obcecados - somos atraídos pela sede de observação. Os satélites transmitem centenas de terabytes de informações de dados todos os anos, e apenas um telescópio no Chile produzirá 15 terabytes de imagens espaciais todas as noites. Nenhum humano pode lidar com eles manualmente. Como diz o astrônomo Carlo Enrico Petrillo: “Olhar fotos de galáxias é a parte mais romântica do nosso trabalho. O problema é como manter o foco. Portanto, Petrillo está desenvolvendo uma IA que o ajudará.
Petrillo e seus colegas estavam procurando por um fenômeno que é essencialmente um telescópio espacial. Quando um objeto massivo (uma galáxia ou buraco negro) fica preso entre uma fonte de luz distante e um observador na Terra, ele curva o espaço e a luz ao seu redor, criando uma lente que permite aos astrônomos dar uma olhada em partes incrivelmente antigas e distantes do universo escondidas de nossa vista. Esse efeito é chamado de lente gravitacional, e essas lentes são a chave para entender do que o universo é feito. Até agora, encontrá-los era lento e tedioso.
É aqui que a inteligência artificial é necessária - e a busca por lentes gravitacionais é o começo. Como disse o professor de Stanford, Andrew Ng, a capacidade da IA de automatizar tudo o que "uma pessoa típica pode fazer em menos de um segundo de pensamento". Menos de um segundo pode não parecer muito, mas quando se trata de vasculhar grandes quantidades de dados, é uma dádiva de Deus.
A nova onda de astrônomos está procurando na IA mais do que apenas um classificador de dados. Eles estão explorando algo que pode ser uma forma completamente nova de busca por descobertas científicas, onde a inteligência artificial exibirá partes do universo que nunca vimos.
Mas primeiro: lentes gravitacionais. A teoria geral da relatividade de Einstein previu esse fenômeno já na década de 1930, mas os primeiros exemplos não apareceram até 1979. Por quê? Porque o espaço é muito, muito grande e as pessoas demoram muito para observá-lo, especialmente sem os telescópios modernos. A busca por lentes de gravidade foi um desafio.
“As lentes que temos agora foram encontradas de várias maneiras”, diz Lilia Williams, professora de astrofísica da Universidade de Minnesota. “Alguns foram descobertos por acidente, as pessoas procuravam algo completamente diferente. Alguns foram encontrados por pessoas que os procuravam, pela segunda ou terceira vez."
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A IA é muito boa para ver fotos. Então, Petrillo e seus colegas se voltaram para uma ferramenta de IA amada no Vale do Silício: um tipo de programa de computador feito de "neurônios" digitais modelados a partir de neurônios reais que disparam em resposta à entrada. Alimente esses programas (redes neurais) com muitos dados e eles aprenderão a reconhecer padrões e padrões. Eles funcionam especialmente bem com informações visuais e são usados em uma variedade de sistemas de visão de máquina - de câmeras em carros autônomos a reconhecimento facial em fotos no Facebook.
Como foi escrito em um artigo publicado no mês passado, aplicar essa tecnologia para caçar lentes gravitacionais foi surpreendentemente simples. Primeiro, os cientistas criaram um conjunto de dados para treinar a rede neural - eles geraram 6 milhões de imagens falsas com e sem lentes gravitacionais. Em seguida, alimentamos nossos dados para a rede neural e deixamos para descobrir os padrões. Um pequeno ajuste e o resultado é um programa que reconhece lentes gravitacionais em um piscar de olhos.
“Um grande classificador do rosto humano analisa imagens a uma velocidade de mil por hora”, diz Petrillo. Uma lente é encontrada aproximadamente uma vez a cada 30.000 galáxias. Portanto, o classificador terá que trabalhar sem dormir e descansar por uma semana para encontrar apenas cinco a seis lentes. Uma rede neural, em comparação, analisa 21.789 imagens em apenas 20 minutos. E isso é com um processador antigo.
A rede neural não era tão precisa quanto o computador. Para que ela não esquecesse as lentes, ela recebeu parâmetros gerais. Ela encontrou 761 possíveis candidatos, que os humanos estudaram e reduziram para 56. A confirmação de que essas lentes são reais terá de ser verificada e confirmada, mas Petrillo acredita que uma terceira será real. Isso é cerca de uma lente por minuto, em comparação com uma centena de lentes descobertas por toda a comunidade científica nas últimas décadas. A velocidade é incrível, as perspectivas são enormes.
Encontrar essas lentes é essencial para entender um dos grandes mistérios da astronomia: de que é feito o universo? A matéria que conhecemos (planetas, estrelas, asteróides, etc.) representa apenas 5% de toda a matéria física, e outros 95% são completamente inacessíveis para nós. Esses 95% são representados por matéria hipotética - matéria escura, que nunca observamos diretamente. Basta estudar a influência gravitacional que ela exerce sobre o resto do universo, e as lentes gravitacionais servem como um dos indicadores mais importantes.
O que mais a IA pode fazer? Os cientistas estão trabalhando em uma série de novas ferramentas. Alguns, como Petrillo, assumem a tarefa de identificação: classificam galáxias, por exemplo. Outros vasculham fluxos de dados em busca de sinais interessantes. Algumas redes neurais removem a interferência artificial para um radiotelescópio, isolando apenas sinais úteis. Outros foram usados para identificar pulsares, exoplanetas incomuns ou melhorar telescópios de baixa resolução. Resumindo, existem muitos usos potenciais.
Essa explosão se deve em parte às tendências gerais de hardware que estão expandindo o campo da IA, como a disponibilidade de capacidade de computação barata. Os astrônomos não precisam mais ficar sem calças em noites sem nuvens, observando o movimento de planetas individuais; em vez disso, eles usam uma técnica sofisticada que examinou partes do céu uma a uma. Telescópios aprimorados e tecnologias de armazenamento de dados significam que há ainda mais espaço para análise, diz Williams.
Analisar grandes conjuntos de dados é o que a inteligência artificial faz. Podemos ensiná-lo a reconhecer padrões e fazê-lo trabalhar incansavelmente, e ele nunca piscará ou cometerá erros.
Os astrônomos estão preocupados por confiarem em uma máquina que pode não ter conhecimento humano para detectar algo sensacional? Petrillo diz que não. "Em geral, os humanos são mais tendenciosos, menos eficientes e mais sujeitos a erros do que as máquinas." Williams concorda. "Os computadores podem perder certas coisas, mas irão sistematicamente sentir falta delas." Mas, enquanto soubermos o que eles não sabem, podemos implantar sistemas automatizados sem muitos riscos.
Para alguns astrônomos, o potencial da IA vai além da simples classificação de dados. Eles acreditam que a inteligência artificial pode ser usada para criar informações que preencham os pontos cegos em nossas observações do universo.
O astrônomo Kevin Schawinski e sua equipe de astrofísica de galáxias e buracos negros estão usando IA para melhorar a resolução de imagens borradas do telescópio. Para tanto, implantaram uma rede neural que gera variações incomparáveis nos dados em estudo, como se um bom falsificador imitasse o estilo de um artista famoso. Essas mesmas redes foram usadas para criar imagens falsas de imagens de estrelas; falsos diálogos de áudio simulando vozes reais; e outros tipos de dados. De acordo com Shavinsky, essas redes neurais criam informações que antes eram inacessíveis para nós.
Em um artigo publicado por Shavinsky e sua equipe no início deste ano, eles mostraram que essas redes podem melhorar a qualidade das imagens espaciais. Eles reduziram a qualidade das imagens de várias galáxias, adicionaram ruído e desfocagem e, em seguida, as transmitiram por redes neurais junto com as imagens originais. O resultado foi incrível. Mas os cientistas ainda não podem compartilhar isso.
Shawinski está desconfiado do projeto. Afinal, isso vai contra os princípios básicos da ciência: você só pode conhecer o universo observando-o diretamente. “Por isso, essa ferramenta é perigosa”, diz ele. E só pode ser usado quando temos dados precisos e podemos verificar o resultado. Você pode treinar uma rede neural para gerar dados sobre buracos negros e enviá-los para trabalhar em uma determinada área do céu que foi pouco explorada até agora. E se ela encontrar um buraco negro, os astrônomos terão que confirmar a descoberta com as próprias mãos - como é o caso das lentes gravitacionais.
Se esses métodos forem frutíferos, eles podem se tornar métodos de pesquisa inteiramente novos, complementando as clássicas simulações de computador e a boa e velha observação. Até agora, tudo está apenas começando, mas as perspectivas são muito promissoras. "Se você tivesse essa ferramenta, poderia pegar todos os dados dos arquivos, melhorar alguns deles e extrair mais valor científico." Um valor que não existia antes. AI se tornará um alquimista científico nos ajudando a transformar conhecimentos antigos em novos conhecimentos. E poderíamos explorar o espaço como nunca antes, mesmo sem sair da Terra.
Ilya Khel
