Em alguns aspectos, o campo da astronomia tem mudado rapidamente. Tiramos imagens, observamos como elas mudaram. Transformamos a luz em suas diferentes cores, procurando emissão e absorção. O fato de podermos fazê-lo mais rapidamente e para distâncias maiores revolucionou nossa compreensão, mas não a metodologia básica.
Mas, recentemente, o campo começou a mudar. Os dias do astrônomo solitário na ocular já se foram. Os dados estão sendo obtidos mais rapidamente do que podem ser processados, armazenados de maneiras facilmente acessíveis, e grandes equipes internacionais de astrônomos trabalham juntas. No recente Encontro Internacional de Astrônomos no Rio de Janeiro, o astrônomo Ray Norris, da Organização de Pesquisas Científicas e Industriais da Austrália (CSIRO), discutiu essas mudanças, até onde podem ir, o que podemos aprender e o que podemos perder.
Observatórios
Uma das maneiras pelas quais os astrônomos mudam há muito tempo é coletando mais luz, permitindo que eles espiem mais profundamente o espaço. Isso exigiu telescópios com maior poder de captação de luz e, posteriormente, diâmetros maiores. Esses telescópios maiores também oferecem o benefício de uma resolução aprimorada, para que os benefícios sejam claros. Como tal, telescópios nos estágios de planejamento têm nomes indicativos de tamanhos imensos. O "Over Whelmingly Large Telescope" (OWL) do ESO, o "Extremely Large Array" (ELA) e o "Square Kilometer Array" (SKA) são telescópios enormes que custam bilhões de dólares e envolvem recursos de várias nações.
Mas, à medida que os tamanhos aumentam, também aumenta o custo. Os observatórios já estão sobrecarregando os orçamentos, especialmente após uma recessão global. Norris afirma: “Construir telescópios ainda maiores em vinte anos custará uma fração significativa da riqueza de uma nação, e é improvável que qualquer nação, ou grupo de nações, defina uma prioridade suficientemente alta na astronomia para financiar esse instrumento. Portanto, a astronomia pode estar atingindo o tamanho máximo de telescópio que pode ser razoavelmente construído. ”
Assim, em vez da fixação no poder de reunir luz e resolução, Norris sugere que os astrônomos precisarão explorar novas áreas de possíveis descobertas. Historicamente, grandes descobertas foram feitas dessa maneira. A descoberta de explosões de raios gama ocorreu quando nosso regime observacional foi expandido para a faixa de alta energia. No entanto, a faixa espectral é bastante bem coberta atualmente, mas outros domínios ainda têm um grande potencial de exploração. Por exemplo, conforme os CCDs foram desenvolvidos, o tempo de exposição das imagens foi reduzido e novas classes de estrelas variáveis foram descobertas. Exposições de duração ainda mais curta criaram o campo da asteroseismologia. Com os avanços na tecnologia de detectores, esse limite inferior pode ser ampliado ainda mais. Por outro lado, o armazenamento de imagens por muito tempo pode permitir que os astrônomos explorem a história de objetos únicos com mais detalhes do que nunca.
Acesso de dados
Nos últimos anos, muitas dessas mudanças foram impulsionadas por grandes programas de pesquisa, como o 2 Micron All Sky Survey (2MASS) e o All Sky Automated Survey (ASAS) (apenas para citar dois dos numerosos levantamentos em larga escala). Com essas grandes reservas de dados pré-coletados, os astrônomos podem acessar dados astronômicos de uma nova maneira. Em vez de propor o tempo do telescópio e esperar que seu projeto seja aprovado, os astrônomos estão tendo um acesso maior e irrestrito aos dados. Norris propõe que, se essa tendência continuar, a próxima geração de astrônomos poderá realizar grandes quantidades de trabalho sem sequer visitar diretamente um observatório ou planejar uma corrida de observação. Em vez disso, os dados serão coletados de fontes como o Observatório Virtual.
Obviamente, ainda haverá a necessidade de dados mais profundos e especializados. A esse respeito, os observatórios físicos ainda serão usados. Atualmente, muitos dos dados extraídos de corridas de observação direcionadas chegam ao domínio público astronômico. Embora as equipes que projetam projetos ainda recebam os dados pela primeira vez, muitos observatórios divulgam os dados para uso gratuito após um tempo determinado. Em muitos casos, isso levou outra equipe a coletar os dados e a descobrir algo que a equipe original havia perdido. Como Norris coloca, "muitas descobertas astronômicas ocorrem depois que os dados são liberados para outros grupos, que podem agregar valor aos dados combinando-os com dados, modelos ou idéias que podem não estar acessíveis aos projetistas de instrumentos".
Como tal, Nelson recomenda incentivar os astrônomos a contribuir com dados dessa maneira. Muitas vezes, uma carreira de pesquisa é construída com base em números de publicações. No entanto, isso corre o risco de punir aqueles que passam grandes quantidades de tempo em um único projeto que produz apenas uma pequena quantidade de publicação. Nelson sugere um sistema pelo qual os astrônomos também ganhem reconhecimento pela quantidade de dados que ajudaram a divulgar na comunidade, pois isso também aumenta o conhecimento coletivo.
Processamento de dados
Como existe uma clara tendência para a coleta automatizada de dados, é bastante natural que grande parte do processamento inicial de dados também seja possível. Antes que as imagens sejam adequadas para pesquisa astronômica, as imagens devem ser limpas quanto ao ruído e calibradas. Muitas técnicas requerem processamento adicional, que geralmente é entediante. Eu mesmo experimentei isso durante um estágio de verão de dez semanas em que participei, envolvi a tarefa repetitiva de ajustar perfis à função de dispersão pontual de estrelas para dezenas de imagens e depois rejeitar manualmente estrelas que eram defeituosas de alguma forma (como estar muito perto da borda do quadro e parcialmente cortado).
Embora essa seja uma experiência valiosa que ensina aos astrônomos iniciantes o raciocínio por trás dos processos, ela certamente pode ser acelerada por rotinas automatizadas. De fato, muitas técnicas que os astrônomos usam para essas tarefas são aquelas que aprenderam no início de suas carreiras e podem estar desatualizadas. Dessa forma, rotinas de processamento automatizadas podem ser programadas para empregar as melhores práticas atuais para permitir os melhores dados possíveis.
Mas esse método não deixa de ter seus próprios perigos. Nesse caso, novas descobertas podem ser deixadas de lado. Resultados significativamente incomuns podem ser interpretados por um algoritmo como uma falha na instrumentação ou um ataque de raios gama e rejeitados em vez de identificados como um evento novo que merece uma consideração mais aprofundada. Além disso, as técnicas de processamento de imagem ainda podem conter artefatos das próprias técnicas. Se os astrônomos não estiverem pelo menos um pouco familiarizados com as técnicas e suas armadilhas, eles podem interpretar resultados artificiais como uma descoberta.
Mineração de dados
Com o grande aumento de dados sendo gerado, os astrônomos precisarão de novas ferramentas para explorá-lo. Já houve esforços para marcar dados com identificadores apropriados em programas como o Galaxy Zoo. Uma vez que esses dados sejam processados e classificados, os astrônomos poderão rapidamente comparar objetos de interesse em seus computadores, ao passo que planejamentos de observações anteriores seriam planejados. Como Norris explica, "a experiência que agora se dedica ao planejamento de uma observação será dedicada ao planejamento de uma incursão nos bancos de dados". Durante meus cursos de graduação (terminando em 2008, ainda tão recente), os cursos de astronomia eram obrigados a fazer apenas um curso de programação de computadores. Se as previsões de Norris estiverem corretas, os cursos que os alunos como eu fizeram em técnicas de observação (que ainda continham algum trabalho envolvendo fotografia de filme) provavelmente serão substituídos por mais programação e administração de banco de dados.
Uma vez organizados, os astrônomos poderão comparar rapidamente populações de objetos em escalas nunca antes vistas. Além disso, ao acessar facilmente observações de vários regimes de comprimento de onda, eles poderão obter uma compreensão mais abrangente dos objetos. Atualmente, os astrônomos tendem a se concentrar em uma ou duas faixas de espectros. Mas com acesso a muito mais dados, isso forçará os astrônomos a diversificar ainda mais ou trabalhar em colaboração.
Conclusões
Com todo o potencial de progresso, Norris conclui que podemos estar entrando em uma nova Era de Ouro da astronomia. As descobertas virão mais rapidamente do que nunca, uma vez que os dados estão tão disponíveis. Ele especula que os candidatos a doutorado farão pesquisas de ponta logo após o início de seus programas. Eu questiono por que os graduandos avançados e os leigos informados também não.
No entanto, apesar de todas as possibilidades, o fácil acesso aos dados também atrairá os crackpots. As fraudes incompetentes já enxameiam revistas em busca de citações para as minhas. Quão pior será quando eles puderem apontar o material de origem e sua análise bizarra para justificar suas bobagens? Para combater isso, os astrônomos (como todos os cientistas) precisarão melhorar seus programas de divulgação pública e preparar o público para as descobertas que virão.
