Inteligência artificial identifica novos candidatos para investigar a origem dos buracos negros supermassivos
Uma equipe de astrônomos utilizou um modelo de aprendizado de máquina para analisar dados do Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), um instrumento dedicado ao mapeamento de milhões de galáxias e quasares, e identificou sete candidatos promissores a quasares que também funcionam como lentes gravitacionais. A descoberta foi publicada em 22 de julho na revista científica The Astrophysical Journal e pode oferecer pistas importantes para resolver um dos maiores mistérios da astronomia: como os buracos negros supermassivos alcançam massas equivalentes a milhões ou até bilhões de vezes a do Sol.
Os quasares são os núcleos extremamente brilhantes de algumas galáxias, alimentados por buracos negros supermassivos que estão consumindo grandes quantidades de gás e poeira. Durante esse processo, uma enorme quantidade de energia é liberada, tornando esses objetos tão luminosos que conseguem ofuscar completamente as galáxias onde estão localizados. Segundo Everett McArthur, estudante de doutorado em astronomia da Universidade Estadual de Ohio e principal autor do estudo, essas estruturas funcionam como registros dos primeiros estágios da evolução dos buracos negros gigantes. Para ele, os quasares representam o momento inicial da vida desses corpos celestes, e compreendê-los é essencial para entender como eles se transformaram nos monstros cósmicos que existem hoje.
Em alguns casos excepcionais, um quasar também atua como uma lente gravitacional, fenômeno previsto pela teoria da relatividade de Albert Einstein. Isso acontece quando a intensa gravidade do objeto curva e amplia a luz emitida por uma galáxia ainda mais distante, funcionando como uma gigantesca lente natural. Esse tipo de alinhamento é extremamente raro, mas oferece uma vantagem importante para os cientistas: permite observar simultaneamente o quasar e a galáxia cuja luz está sendo ampliada, ajudando a reconstruir a evolução tanto do buraco negro quanto da própria galáxia ao longo da história do Universo.
Para localizar esses sistemas, os pesquisadores partiram de um catálogo com aproximadamente 800 mil quasares identificados pelo DESI. Como existiam poucos exemplos conhecidos de quasares atuando como lentes gravitacionais, a equipe precisou criar simulações desses fenômenos para treinar o algoritmo de inteligência artificial. Após o treinamento, o modelo reduziu o universo de pesquisa para cerca de 200 candidatos. Em seguida, os astrônomos analisaram manualmente cada caso até selecionar sete sistemas considerados promissores, praticamente dobrando o número de quasares desse tipo identificados em levantamentos astronômicos semelhantes.
Apesar do avanço, os sete candidatos ainda precisam ser confirmados por meio de novas observações. Caso sejam validados, esses sistemas poderão fornecer uma nova ferramenta para investigar como os buracos negros supermassivos cresceram e influenciaram a formação e a evolução das galáxias. O estudo também evidencia o papel crescente da inteligência artificial na astronomia moderna, ao permitir que pesquisadores encontrem fenômenos extremamente raros escondidos em enormes bancos de dados, como os produzidos pelo DESI. A combinação entre modelos computacionais avançados e análise astronômica tradicional abre caminho para descobertas cada vez mais profundas sobre a estrutura e a história do cosmos.
