{"id":8699,"date":"2026-01-30T07:28:01","date_gmt":"2026-01-30T06:28:01","guid":{"rendered":"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/?p=8699"},"modified":"2026-01-30T07:29:10","modified_gmt":"2026-01-30T06:29:10","slug":"1400-objetos-peculiares-encontrados-no-arquivo-do-hubble","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ccvalg.pt\/astronomia\/wordpress\/2026\/01\/30\/1400-objetos-peculiares-encontrados-no-arquivo-do-hubble\/","title":{"rendered":"1400 objetos peculiares encontrados no arquivo do Hubble"},"content":{"rendered":"
\n
\"\"<\/a>
Seis objetos astrof\u00edsicos estranhos e fascinantes, nunca antes descobertos, apresentados nesta nova imagem do Telesc\u00f3pio Espacial Hubble da NASA\/ESA. Estes objetos foram descobertos por investigadores da ESA utilizando um novo m\u00e9todo assistido por IA. A ferramenta de IA permitiu-lhes pesquisar cerca de 100 milh\u00f5es de excertos de imagens e descobrir objetos an\u00f3malos, incluindo lentes gravitacionais, gal\u00e1xias medusas com “tent\u00e1culos” gasosos, gal\u00e1xias em fus\u00e3o e em intera\u00e7\u00e3o, gal\u00e1xias com an\u00e9is e arcos e muito mais. Esta cole\u00e7\u00e3o apresenta seis gal\u00e1xias, mostrando uma sec\u00e7\u00e3o transversal das descobertas, com alguns dos exemplos mais impressionantes: tr\u00eas lentes com arcos distorcidos pela gravidade, uma fus\u00e3o gal\u00e1ctica, uma gal\u00e1xia em anel e uma gal\u00e1xia – n\u00e3o \u00fanica nos resultados – que desafia a classifica\u00e7\u00e3o.
Ver em mais pormenor a imagem 1<\/a>, imagem 2<\/a>, imagem 3<\/a>, imagem 4<\/a>, imagem 5<\/a> ou imagem 6<\/a>.
Cr\u00e9dito: ESA\/Hubble e NASA, D. O\u2019Ryan, P. G\u00f3mez (ESA), M. Zamani (ESA\/Hubble)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Uma equipa de astr\u00f3nomos utilizou um novo m\u00e9todo assistido por IA (intelig\u00eancia artificial) para procurar objetos astron\u00f3micos raros no Arquivo do Legado do Hubble. A equipa analisou quase 100 milh\u00f5es de excertos de imagens em apenas dois dias e meio, descobrindo cerca de 1400 objetos an\u00f3malos, mais de 800 dos quais nunca tinham sido documentados.<\/p>\n\n\n\n

Objetos raros e an\u00f3malos, como gal\u00e1xias em colis\u00e3o, lentes gravitacionais e gal\u00e1xias em anel, t\u00eam um enorme interesse cient\u00edfico, mas s\u00e3o dif\u00edceis de encontrar nas massas crescentes de dados de telesc\u00f3pios como o Telesc\u00f3pio Espacial Hubble da NASA\/ESA. Cada vez mais, os astr\u00f3nomos t\u00eam de se perguntar como podem encontrar uma agulha c\u00f3smica num palheiro do tamanho do Universo.<\/p>\n\n\n\n

Recentemente, os investigadores David O’Ryan e Pablo G\u00f3mez da ESA desenvolveram uma ferramenta de IA que lhes permite inspecionar milh\u00f5es de imagens astron\u00f3micas numa fra\u00e7\u00e3o do tempo que um humano levaria. A equipa treinou a sua ferramenta e demonstrou as suas capacidades utilizando o Arquivo do Legado do Hubble, que cont\u00e9m dezenas de milhares de conjuntos de dados que abrangem o longo per\u00edodo de vida do Hubble.<\/p>\n\n\n\n

“As observa\u00e7\u00f5es de arquivo do Telesc\u00f3pio Espacial Hubble totalizam agora 35 anos, fornecendo um tesouro de dados onde se podem encontrar anomalias astrof\u00edsicas”, afirma David, autor principal do artigo de investiga\u00e7\u00e3o publicado na revista Astronomy & Astrophysics.<\/p>\n\n\n\n

As anomalias astrof\u00edsicas s\u00e3o normalmente descobertas quando os cientistas procuram manualmente objetos que est\u00e3o fora da norma – ou quando os encontram por acaso. Embora os cientistas treinados sejam excelentes na dete\u00e7\u00e3o de anomalias c\u00f3smicas, h\u00e1 simplesmente demasiados dados do Hubble para que os especialistas os consigam selecionar manualmente e com o n\u00edvel de detalhe necess\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n

Os projetos de ci\u00eancia cidad\u00e3, que recrutam n\u00e3o-cientistas para colaborarem em tarefas como a classifica\u00e7\u00e3o de gal\u00e1xias, s\u00e3o outra forma de explorar as montanhas de dados dispon\u00edveis. Embora os grupos de ci\u00eancia cidad\u00e3 aumentem consideravelmente a quantidade de dados que podem ser analisados, mesmo assim n\u00e3o est\u00e3o \u00e0 altura de arquivos extensos como o do Hubble, ou de conjuntos de dados de telesc\u00f3pios que sondam o c\u00e9u, como o telesc\u00f3pio espacial Euclid da ESA.<\/p>\n\n\n\n

Agora, este novo trabalho de David e Pablo leva a pesquisa a um n\u00edvel totalmente novo. A equipa desenvolveu aquilo a que se chama uma rede neuronal, uma ferramenta de IA que utiliza computadores para processar dados e procurar padr\u00f5es de uma forma inspirada no c\u00e9rebro humano. A sua rede neuronal, a que deram o nome de AnomalyMatch, foi treinada para procurar e reconhecer objetos raros como gal\u00e1xias medusas e arcos gravitacionais.<\/p>\n\n\n\n

A equipa utilizou o AnomalyMatch para pesquisar cerca de 100 milh\u00f5es de excertos de imagens do Arquivo do Legado do Hubble, marcando a primeira vez que o arquivo foi sistematicamente pesquisado em busca de anomalias astrof\u00edsicas. Em apenas dois dias e meio, o AnomalyMatch completou a sua pesquisa do arquivo e apresentou uma lista de prov\u00e1veis anomalias.<\/p>\n\n\n\n

Como o processo de localiza\u00e7\u00e3o de objetos raros ainda requer um olhar especializado, David e Pablo inspecionaram pessoalmente as fontes classificadas pelo seu algoritmo como mais prov\u00e1veis de serem an\u00f3malas. Destas, mais de 1300 eram verdadeiras anomalias, mais de 800 das quais nunca tinham sido documentadas na literatura cient\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n

A maior parte das anomalias eram gal\u00e1xias em processo de fus\u00e3o ou em intera\u00e7\u00e3o, assumindo formas invulgares ou contendo longas caudas de estrelas e g\u00e1s. Muitas outras eram lentes gravitacionais, nas quais a gravidade de uma gal\u00e1xia em primeiro plano curva o espa\u00e7o-tempo e distorce a luz de uma gal\u00e1xia distante em forma de c\u00edrculo ou arco. A equipa tamb\u00e9m descobriu exemplos de v\u00e1rios outros objetos raros, tais como gal\u00e1xias com enormes aglomerados de estrelas, gal\u00e1xias medusas com “tent\u00e1culos” gasosos e discos de forma\u00e7\u00e3o planet\u00e1ria vistos de lado, dando-lhes um aspeto de hamb\u00farguer ou de borboleta. Talvez o mais intrigante de tudo seja o facto de existirem v\u00e1rias d\u00fazias de objetos que desafiam completamente a classifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

“Esta \u00e9 uma utiliza\u00e7\u00e3o fant\u00e1stica da IA para maximizar a produ\u00e7\u00e3o cient\u00edfica do arquivo do Hubble”, afirma Pablo, coautor do estudo. “Encontrar tantos objetos an\u00f3malos nos dados do Hubble, onde se poderia esperar que muitos j\u00e1 tivessem sido encontrados, \u00e9 um excelente resultado. Tamb\u00e9m mostra como esta ferramenta ser\u00e1 \u00fatil para outros grandes conjuntos de dados”.<\/p>\n\n\n\n

O Hubble gerou apenas um dos muitos grandes arquivos de dados em astronomia, e outros est\u00e3o no horizonte. Entre as novas instala\u00e7\u00f5es que v\u00e3o fornecer uma enorme quantidade de dados contam-se o Euclid, que iniciou o seu estudo de milhares de milh\u00f5es de gal\u00e1xias num ter\u00e7o do c\u00e9u noturno em 2023, o Observat\u00f3rio Vera C. Rubin, que iniciar\u00e1 em breve o seu levantamento LSST (Legacy Survey of Space and Time) de 10 anos e recolher\u00e1 mais de 50 petabytes de imagens, e o Telesc\u00f3pio Espacial Nancy Grace Roman da NASA, para o qual a ESA contribui como Miss\u00e3o de Oportunidade, cujo lan\u00e7amento est\u00e1 previsto para maio de 2027, o mais tardar. Ferramentas de IA como o AnomalyMatch podem ajudar os astr\u00f3nomos a lidar com o “dil\u00favio” de dados recebidos e a descobrir novos exemplos de objetos raros e invulgares – e talvez at\u00e9 coisas nunca antes vistas no Universo.<\/p>\n\n\n\n

\n