Astrônomos treinaram IA para encontrar colisões de galáxias antigas do universo primitivo

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Existem luzes brilhantes em todo o universo, onde galáxias estão se quebrando. E existem pontos brilhantes em todo o universo - particularmente o universo muito distante - onde galáxias estão produzindo estrelas a taxas incomuns. Agora, uma equipe de astrônomos tem uma nova maneira de diferenciá-los.

Aqui está o problema: os telescópios não conseguem ver partes distantes e antigas do universo com clareza suficiente para identificar as assinaturas habituais de galáxias se fundindo, então não há uma boa maneira de diferenciar esses dois tipos de galáxias super brilhantes.

Em um artigo publicado na edição de julho da revista Monthly Notices da Royal Astronomical Society, os pesquisadores descreveram um novo sistema para distinguir fusões de galáxias distantes de galáxias distantes que brilham com super brilho porque estão gerando um número extraordinariamente alto de novas estrelas.

Em partes relativamente próximas do universo, podemos identificar facilmente fusões galácticas baseadas em tsunamis de estrelas em suas periferias. Longos "braços de maré" de estrelas se estendem para longe dos núcleos de galáxias que se fundiram recentemente, como flechas identificando-os para arqueólogos estelares vasculhando o espaço.

Mas a luz do universo antigo viajou muito longe e parece muito embaçada para que esses padrões sejam visíveis. Ao mesmo tempo, o primeiro par de bilhões de anos da história do nosso universo foi definido por galáxias que produziram estrelas a taxas elevadas, que hoje seriam incomuns. Portanto, há muito tempo não está claro quais galáxias super brilhantes e distantes os astrônomos podem ver no universo primordial como resultado de fusões, e quais são tão brilhantes por conta própria.

A equipe argumentou que, porque sabemos de perto como são as galáxias formadoras de estrelas e as fusões galácticas, seria relativamente simples criar imagens falsas e depois desfocá-las e distorcê-las, como se a luz dessas galáxias estivesse sendo capturada de longe por uma das nossos telescópios espaciais. Foi exatamente isso que a equipe fez, criando mais de 1 milhão de imagens falsas dos Telescópios Espaciais Hubble e Telescópio Espacial James Webb. Os astrônomos sabiam quais eram imagens borradas e distantes de colisões galácticas versus imagens borradas de galáxias super brilhantes e formadoras de estrelas, embora parecessem muito semelhantes à primeira vista. Assim, os pesquisadores conseguiram encontrar assinaturas sutis que os astrônomos usam para distinguir fusões de galáxias de fábricas de estrelas galácticas no distante universo antigo. E eles treinaram um algoritmo de aprendizado de máquina, por si só, para distinguir entre imagens dos dois tipos de galáxias.

Isso é muito importante, porque todo o universo está cheio de galáxias em fusão, disseram os pesquisadores em um comunicado - até 5% das galáxias estão envolvidas em fusões a qualquer momento, e até a Via Láctea deve um dia se fundir com seu vizinho. Andrômeda.

O novo método tem seus limites, escreveram os pesquisadores no jornal. Eles sempre escreveram o potencial de viés no banco de dados de simulações, e algumas tentativas e erros imprecisos estão envolvidos na geração do banco de dados. Para melhorar ainda mais o algoritmo de aprendizado de máquina, eles escreveram e distinguiram fusões de galáxias ainda mais antigas, precisarão criar um banco de dados muito maior.

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