Inteligência artificial pode permitir observação em tempo real de colisões estelares épicas

A colisão de estrelas de nêutrons, detectada em 2017 por ondas gravitacionais, gerou um esforço colaborativo sem precedentes na astronomia, envolvendo mais de 70 equipes. Agora, pesquisadores desenvolveram uma técnica de aprendizado de máquina que pode antecipar campanhas de observação antes da colisão, permitindo que telescópios acompanhem o evento em tempo real. Essa inovação promete aumentar em 30% a precisão na localização de colisões em comparação com técnicas de resposta rápida existentes.

O algoritmo foi treinado com simulações dos dados coletados por observatórios de ondas gravitacionais nos minutos que antecedem a fusão de duas estrelas de nêutrons, resultando em um fenômeno raro conhecido como kilonova. Esses eventos são responsáveis pela produção de elementos pesados do universo, como ouro, platina e urânio. Mansi Kasliwal, astrofísica do Instituto de Tecnologia da Califórnia, elogiou a combinação de velocidade e precisão apresentada na pesquisa, publicada na revista Nature em 5 de março.

Estrelas de nêutrons são remanescentes de estrelas massivas que colapsaram ao final de suas vidas, comprimindo mais de uma massa solar em uma esfera densa de nêutrons com apenas cerca de 20 quilômetros de diâmetro. Quando estrelas de nêutrons orbitam em pares, se a órbita for suficientemente apertada, os efeitos da teoria da relatividade de Einstein começam a gerar ondas gravitacionais, que são ondulações no espaço-tempo. Esse processo faz com que as estrelas percam energia e se aproximem até se fundirem.

Até o momento, apenas alguns casos de fusões de estrelas de nêutrons foram observados, e somente na colisão de 2017 foi possível observar o evento também por telescópios e detectores de raios gama. Essa nova técnica pode revolucionar a forma como os astrônomos estudam esses fenômenos, permitindo uma melhor compreensão das colisões e dos elementos que elas produzem.