Pesquisadores liderados pelo Instituto de Ciências do Cosmos da Universidade de Barcelona (ICCUB) desenvolveram uma nova técnica que pode melhorar muito a forma como os cientistas estudam a expansão do universo e investigam a força misteriosa conhecida como energia escura.
Publicado em Astronomia da NaturezaA pesquisa introduz uma estrutura chamada CIGARS que pode extrair muito mais informações das poderosas supernovas de explosão estelar tipo Ia usadas para medir vastas distâncias cósmicas. Ao contrário de muitos métodos atuais, o método depende de dados de imagem, em vez de observações espectroscópicas caras. Este avanço levou os astrónomos à próxima geração de levantamentos do céu, particularmente ao Vera C. Espera-se que ajude a tirar o máximo partido dos enormes conjuntos de dados operados pelo Observatório Rubin.
Por que as supernovas do tipo Ia são importantes
As supernovas do tipo Ia ocorrem quando estrelas anãs brancas explodem. Como estas explosões atingem aproximadamente o mesmo brilho intrínseco, os astrónomos utilizam-nas como “velas padrão”: comparando o seu brilho real com o brilho que parecem da Terra, os investigadores podem calcular a sua distância.
Estas medições desempenharam um papel importante na descoberta de que o Universo está a expandir-se a um ritmo acelerado. Os cientistas atribuem esta aceleração à energia escura, uma das questões não resolvidas mais importantes da física moderna.
No entanto, existe uma complicação importante. As supernovas do tipo Ia não são exatamente uniformes.
Como as galáxias hospedeiras afetam as medições de supernovas
Nos últimos 20 anos, os astrónomos descobriram que o brilho observado de uma supernova é afetado pela galáxia em que ocorre. As supernovas encontradas em galáxias mais antigas ou mais massivas podem diferir ligeiramente daquelas encontradas em galáxias mais jovens ou menos massivas.
Os pesquisadores geralmente consideram essas diferenças usando métodos de correção relativamente simples. Embora útil, esta aproximação pode limitar a precisão das medições de distância e, consequentemente, a precisão da pesquisa cosmológica.
Supernovas e um modelo unificado do universo
A nova estrutura aborda esse desafio modelando vários fatores simultaneamente. Em vez de tratar cada componente de forma independente, os investigadores desenvolveram um modelo único e integrado que inclui explosões de supernovas, as suas galáxias hospedeiras, a poeira que modifica a sua luz, mudanças nas taxas de supernovas ao longo da história cósmica e até mesmo a expansão do Universo.
Ao conectar todos esses elementos dentro de uma estrutura estatística e física, a equipe pode capturar relações que muitas vezes são ignoradas quando as peças são analisadas separadamente.
“Uma forma poderosa de modelar o universo é simulá-lo num computador usando inferência bayesiana”, disse o co-autor do estudo Raul Jiménez (ICREA-ICCUB). “Isso fornece uma maneira de variar todos os parâmetros possíveis ao mesmo tempo para inferir o que habitamos no universo.” Além disso, tendo esta capacidade, pode-se olhar para possíveis sistemáticas de ‘incógnitas desconhecidas’ para compreender o seu impacto. O impacto desta sistemática na nossa hipótese é sem dúvida o componente mais importante que falta nas abordagens atuais para modelar o universo.”
Cosmos usa inteligência artificial para analisar
Construir um modelo tão abrangente normalmente exigiria muito poder de computação. Para tornar o método prático, os pesquisadores recorreram a uma técnica de ponta chamada inferência baseada em simulação.
O processo começa com os cientistas construindo um grande número de universos simulados com base em modelos físicos. Uma rede neural (um tipo de inteligência artificial) aprende então como as observações simuladas se relacionam com as propriedades físicas que geram. Uma vez treinado, o sistema pode comparar observações astronômicas reais com suas simulações e possivelmente determinar os parâmetros subjacentes.
Esta técnica permite analisar dezenas de milhares de supernovas simultaneamente, tarefa que seria impraticável utilizando técnicas tradicionais.
Distâncias precisas de galáxias a partir de imagens únicas
Uma das descobertas mais significativas do estudo é que a estrutura pode determinar distâncias de galáxias (desvios para o vermelho) com alta precisão usando apenas dados de imagem.
O Redshift mede o quanto a luz de uma galáxia se expandiu à medida que o universo se expandia. Ele fornece informações sobre a distância da galáxia e quão cedo a observamos.
Segundo os pesquisadores, o novo método fornece estimativas de redshift com precisão comparável às medições espectroscópicas, mas sem a necessidade de espectros. Esta capacidade é particularmente importante porque se espera que as próximas pesquisas detectem milhões de candidatas a supernovas, enquanto apenas uma pequena percentagem pode realisticamente receber observações espectroscópicas de acompanhamento.
O Observatório Rubin está pronto para um dilúvio de dados
Vera C. O Observatório Rubin, atualmente em construção no Chile, deverá iniciar um levantamento do céu com duração de uma década em um futuro próximo. Durante essa missão, descobrirá um número sem precedentes de supernovas. Aproximadamente 99% destes objetos serão observados apenas fotometricamente, ou seja, não por espectros detalhados, mas por imagens tiradas em cores diferentes.
A estrutura CIGaRS foi desenvolvida especificamente com este desafio em mente.
“Ao contrário de outras estruturas, que exigem simplificações analíticas, nosso método de inferência baseado em simulação de ponta a ponta é o único capaz de extrair informações cosmológicas e astronômicas completas dos dados obtidos com dificuldade do Observatório Rubin, evitando preconceitos na seleção e modelagem de tricúspides”, disseram os autores do estudo.
Informações sobre como as supernovas se formam
Os benefícios vão além da medição da energia escura. A estrutura também fornece novas informações sobre a origem das supernovas do Tipo Ia.
Ao reconstruir como a taxa de ocorrência de supernovas varia com a idade das estrelas em diferentes galáxias, o modelo ajuda os cientistas a investigar questões de longa data sobre os sistemas que eventualmente produzem estas explosões.
Os pesquisadores descobriram que combinar simulações baseadas na física com inteligência artificial pode superar várias limitações das abordagens cosmológicas atuais. Eles estimam que o método pode melhorar as restrições cosmológicas em até quatro vezes em comparação com as técnicas tradicionais que dependem apenas de uma amostra relativamente pequena de supernovas observadas espectralmente.
À medida que o Observatório Rubin se prepara para inaugurar uma nova era de descobertas astronómicas, ferramentas como o CIGARS podem ajudar os cientistas a extrair o máximo de informação das suas observações e a obter uma compreensão mais profunda do Universo.
