![\"\"](\"https:\/\/images2.imgbox.com\/e1\/99\/upDI6OdE_o.jpg\")
<\/a>Cr\u00e9dito: Getty Images<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n
Os cientistas volunt\u00e1rios tentaram classificar amplamente as estrelas como bin\u00e1rios eclipsantes, onde uma estrela passa em frente da outra, estrelas pulsantes e estrelas girat\u00f3rias. Os cientistas volunt\u00e1rios tamb\u00e9m podem classificar os dados como “lixo”, o que significa que n\u00e3o s\u00e3o estrelas. Por exemplo, sat\u00e9lites em \u00f3rbita baixa da Terra podem interferir com a luz das estrelas vistas atrav\u00e9s dos telesc\u00f3pios; os dados de um sat\u00e9lite seriam classificados como lixo. E os cientistas volunt\u00e1rios podem marcar os dados como “desconhecido” se as curvas de luz n\u00e3o encaixassem nas classes de estrelas vari\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n
Algumas das estrelas que os cientistas volunt\u00e1rios classificaram j\u00e1 tinham sido previamente identificadas, o que deu aos investigadores do estado norte-americano do Ohio uma maneira de verificar a precis\u00e3o dos volunt\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n
“Ao que parece, foram bastante precisos,” disse Collin Christy, autor principal do artigo e analista do ASAS-SN. “Os nossos utilizadores foram extremamente competentes em encontrar sistemas eclipsantes e pulsantes nos nossos dados.”<\/p>\n\n\n\n
Os utilizadores tamb\u00e9m foram capazes de identificar facilmente dados in\u00fateis, salientaram os investigadores.<\/p>\n\n\n\n
O projeto baseia-se em trabalhos anteriores e no trabalho em andamento do ASAS-SN de analisar o c\u00e9u em busca de buracos negros e outros fen\u00f3menos cosmol\u00f3gicos. Os telesc\u00f3pios do ASAS-SN foram recentemente atualizados, permitindo aos astr\u00f3nomos perscrutar mais profundamente o espa\u00e7o em busca de novas estrelas vari\u00e1veis, supernovas e outros objetos. A an\u00e1lise anterior dos dados do ASAS-SN foi realizada amplamente usando algoritmos de aprendizagem de m\u00e1quina, onde um algoritmo de computador classifica os dados.<\/p>\n\n\n\n
“O nosso objetivo principal \u00e9 tornar os nossos dados p\u00fablicos, partilhar a nossa ci\u00eancia com uma comunidade mais ampla de pessoas e, claro, quer\u00edamos obter investiga\u00e7\u00e3o cient\u00edfica a partir disto,” disse Tharindu Jayasinghe, coautor do artigo, estudante de doutoramento em astronomia. “E \u00e9 bom ver este projeto envolver o p\u00fablico. As pessoas est\u00e3o a contribuir para a ci\u00eancia e interagem com os cientistas: os utilizadores podem fazer-nos perguntas, n\u00f3s respondemos e assim estabelece-se uma rela\u00e7\u00e3o. E tamb\u00e9m estamos a ensinar as pessoas a fazer esta ci\u00eancia. \u00c9 uma situa\u00e7\u00e3o em que todos ganham.”<\/p>\n\n\n\n
O trabalho dos cientistas cidad\u00e3os tamb\u00e9m est\u00e1 a ajudar a melhorar o algoritmo de aprendizagem de m\u00e1quina: o seu contributo, disse Jayasinghe, est\u00e1 a ajudar a m\u00e1quina a entender melhor quais os dados que s\u00e3o “lixo” e quais os dados que s\u00e3o \u00fateis.<\/p>\n\n\n\n
“O olho humano pode detetar coisas invulgares e destac\u00e1-las muito melhor do que uma m\u00e1quina tem sido capaz de fazer. E quando o relatam \u00e0 equipa de investiga\u00e7\u00e3o, permite-nos fazer estas descobertas realmente excelentes,” salientou Jayasinghe. “Os humanos conseguem fazer coisas incr\u00edveis se lhes derem oportunidade.”<\/p>\n\n\n\n
<\/a>\/\/ Universidade Estatal do Ohio (comunicado de imprensa)<\/a> Estrela vari\u00e1vel:<\/strong> Citizen ASAS-SN:<\/strong>
\/\/ Artigo cient\u00edfico (arXiv.org)<\/a><\/p>\n\n\n\nSaiba mais:<\/h3>\n\n\n\n
Wikipedia<\/a>
AAVSO (The American Association of Variable Star Observers)<\/a><\/p>\n\n\n\n
P\u00e1gina principal<\/a>
Twitter<\/a><\/p>\n\n\n\n