OSAKA METROPOLITAN UNIVERSITY
MADRID, 17 mar. (EUROPA PRESS) -
Para entender melhor as profundezas de nossa galáxia e os mistérios da formação de estrelas, pesquisadores japoneses criaram um modelo de aprendizagem profunda.
A equipe, liderada pela Osaka Metropolitan University, usou inteligência artificial para analisar meticulosamente a enorme quantidade de dados coletados por telescópios espaciais, encontrando estruturas semelhantes a bolhas que não haviam sido incluídas nos bancos de dados astronômicos existentes.
As descobertas foram publicadas na revista Publications of the Astronomical Society of Japan.
A Via Láctea, como outras galáxias do Universo, tem estruturas semelhantes a bolhas que se formam principalmente durante o nascimento e a atividade de estrelas de alta massa. Essas chamadas bolhas do Spitzer oferecem pistas importantes para a compreensão do processo de formação de estrelas e evolução de galáxias.
O estudante de pós-graduação em ciências Shimpei Nishimoto e o professor Toshikazu Onishi colaboraram com cientistas de todo o Japão para desenvolver o modelo de aprendizado profundo. Usando dados do Telescópio Espacial Spitzer e do Telescópio Espacial James Webb, o modelo usa reconhecimento de imagem de IA para detectar bolhas do Spitzer com eficiência e precisão. Eles também detectaram estruturas semelhantes a conchas que se acredita terem sido formadas por explosões de supernovas.
"Nossos resultados mostram que é possível realizar investigações detalhadas não apenas sobre a formação de estrelas, mas também sobre os efeitos de eventos explosivos em galáxias", disse Nishimoto em um comunicado.
O professor Onishi acrescentou: "No futuro, esperamos que os avanços na tecnologia de IA acelerem a elucidação dos mecanismos de evolução galáctica e formação de estrelas.
Esta notícia foi traduzida por um tradutor automático