Beijing, 22 fev (Xinhua) -- Pesquisadores chineses desenvolveram um modelo de inteligência artificial (IA) para imagens astronômicas que aprimora significativamente a capacidade dos cientistas de perscrutar as profundezas do cosmos.

Uma equipe de pesquisa interdisciplinar da Universidade Tsinghua desenvolveu o modelo ASTERIS (Melhoria e Reconstrução Espaço-temporal Astronômica para a Síntese de Imagens), utilizando óptica computacional e algoritmos de IA.

De acordo com as descobertas publicadas na revista Science, o modelo pode ajudar a extrair sinais astronômicos extremamente fracos, identificar galáxias a mais de 13 bilhões de anos-luz de distância e gerar as imagens mais profundas já produzidas do espaço profundo.

Explorar objetos celestes distantes e tênues é crucial para entender a origem e a evolução do universo. Ainda assim, os astrônomos enfrentam um grande desafio. Sinais fracos de objetos celestes remotos são frequentemente obscurecidos pelo ruído de fundo do céu e pela radiação térmica dos telescópios.

O estudo mostra que aplicar a técnica de "filtragem de ruído espaço-temporal auto-supervisionado" do modelo aos dados do Telescópio Espacial James Webb (JWST) estende a cobertura observacional desde luz visível em cerca de 500 nanômetros até o infravermelho médio em 5 micrômetros. Também aumenta a profundidade de detecção em magnitude 1,0, permitindo efetivamente que o telescópio detecte objetos 2,5 vezes mais fracos do que o possível anteriormente.

Usando o modelo, a equipe identificou mais de 160 galáxias candidatas de alto desvio para o vermelho do período "Aurora Cósmica", aproximadamente 200 milhões a 500 milhões de anos após o Big Bang, triplicando o número de descobertas por métodos anteriores, segundo Cai Zheng, professor associado do Departamento de Astronomia da Tsinghua e membro da equipe de pesquisa.

Pesquisadores disseram que o modelo de IA pode decodificar volumes massivos de dados de telescópios espaciais e é compatível com múltiplas plataformas de observação, dando-lhe potencial para se tornar uma plataforma universal de aprimoramento de dados em espaço profundo.

Técnicas tradicionais de redução de ruído dependem do empilhamento de múltiplas exposições e assumem que o ruído é uniforme ou correlacionado. Na realidade, o ruído do espaço profundo varia tanto no tempo quanto no espaço. O ASTERIS resolve isso reconstruindo imagens de espaço profundo como um volume espaço-temporal 3D.

Por meio do "mecanismo de análise adaptativa fotométrica", o modelo identifica flutuações sutis de ruído e as distingue dos sinais ultratênues de estrelas e galáxias distantes.

"No geral, acho que este é um trabalho muito relevante que pode ter um impacto importante em toda a astronomia", disse um revisor da pesquisa.

Objetos celestes tênues obscurecidos por ruídos de luz em observações astronômicas podem ser reconstruídos com alta fidelidade, disse Dai Qionghai, professor do Departamento de Automação da Tsinghua.

Olhando para o futuro, pesquisadores esperam que a tecnologia seja implantada em telescópios de próxima geração para ajudar a abordar grandes questões científicas relacionadas à decodificação de energia escura, matéria escura, origens cósmicas e exoplanetas.