Os astrofísicos brasileiros Rafael de Souza e Maria Luiza Dantas lideram uma equipe internacional multidisciplinar formada por astrônomos, estatísticos e cientistas da computação, que desenvolveu um sistema automatizado com técnicas de inteligência artificial para reconhecer padrões que não são perceptíveis por olhos humanos para identificar galáxias.

"Existem bilhões de galáxias e a forma automatizada ajuda sua classificação. Existem outros astrônomos que também fazem isso, nossa contribuição é que criamos um sistema que reconhece padrões que não são possíveis de serem percebidos visualmente. Isso ajuda na capacidade de encontrar novos objetos", explicou Souza ao "UOL".

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Dantas compara o funcionamento do sistema com o uso de óculos de visão noturna, com o qual é possível ver seres humanos por meio de uma radiação emitida pelo corpo no infravermelho. "Nesse tipo de análise, é como se você estivesse usando um óculos de visão noturna nas galáxias", disse ela.

A partir da identificação da luz emitida pelas galáxias, é possível classificar sua composição química, idade, taxa de formação de estrelas, presença de buraco negro, entre outros aspectos. "A partir do momento que o método ajuda a entender melhor as diferentes classes de galáxia e, por definição, suas propriedades, naturalmente ajudará um pouco na compreensão do Universo. Mas é um pedacinho de um grande quebra-cabeça", disse Souza.

Denominado "A probabilistic approach to emission-line galaxy classification" (Uma abordagem probabilística para a classificação de galáxia via linhas de emissão, traduzindo do inglês), o estudo combina pela primeira vez dois esquemas tradicionais da astrofísica e permite um avanço nas interpretações.

Como cita o "UOL", o método criado pela equipe que conta com membros da Austrália, África do Sul, Portugal, Coreia do Sul e Hungria foi apresentado recentemente na "European Week of Astronomy and Space Science (Ewass 2017)", simpósio que ocorreu em Praga.

O estudo integra um projeto maior, que unifica diversos astrônomos, estatísticos e cientistas da computação.