Um dos maiores mistérios da astronomia moderna é entender como os buracos negros supermassivos alcançam massas equivalentes a milhões ou bilhões de vezes a do Sol. Uma equipe de pesquisadores acaba de encontrar novas pistas para responder a essa pergunta ao utilizar inteligência artificial para analisar dados do Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), instalado no telescópio Mayall de 4 metros do Observatório Nacional de Kitt Peak. O resultado foi a identificação de sete candidatos raros a quasares que atuam simultaneamente como lentes gravitacionais — um fenômeno previsto por Einstein que praticamente dobra o número de sistemas similares conhecidos e promete revelar os estágios iniciais do crescimento desses gigantes cósmicos. O estudo foi publicado em 22 de julho no periódico The Astrophysical Journal.
Quasares: a fase de crescimento intenso dos buracos negros
Os quasares representam uma fase específica e extremamente energética dos núcleos ativos de galáxias (AGN). Nessa etapa, o buraco negro supermassivo central consome matéria em uma taxa tão intensa que o disco de acreção ao seu redor emite uma radiação capaz de ofuscar a luz combinada de todas as estrelas da galáxia hospedeira. Para os astrônomos, esses objetos funcionam como registros fósseis dos primeiros estágios de desenvolvimento dos buracos negros.
Everett McArthur, doutorando em astronomia pela Universidade Estadual de Ohio (OSU) e principal autor do artigo, define esses objetos como “fotos de bebê de um buraco negro supermassivo”. Compreender a transição entre a fase quasar e os buracos negros massivos e estáveis que observamos no Universo local é essencial para reconstruir a história evolutiva das galáxias. A descoberta desses novos candidatos abre caminho para estudar esse período de crescimento intenso com um nível de detalhe sem precedentes, permitindo que os cientistas observem diretamente os processos de acreção que alimentam esses monstros cósmicos.
O fenômeno raro das lentes gravitacionais em quasares
Em alinhamentos cósmicos extremamente raros, a gravidade de um quasar pode curvar o espaço-tempo ao seu redor, ampliando e distorcendo a luz emitida por uma galáxia ainda mais distante posicionada exatamente atrás dele. Esse efeito de lente gravitacional, previsto por Albert Einstein em sua Teoria da Relatividade Geral, funciona como um telescópio natural. Quando o alinhamento é quase perfeito, a luz da galáxia de fundo é dividida em múltiplas imagens do mesmo objeto, geralmente dispostas em forma de arco ou anel de Einstein. A análise dessas imagens permite calcular a massa do objeto que atua como lente, revelando detalhes sobre a distribuição de matéria escura e a estrutura do Universo em larga escala.
Esses sistemas são extremamente valiosos para a astronomia porque permitem observar simultaneamente o quasar em atividade e a galáxia de fundo ampliada. Essa dupla perspectiva em uma única observação fornece pistas valiosas sobre a coevolução do buraco negro e da galáxia ao longo do tempo cósmico. Além disso, as lentes gravitacionais podem ser utilizadas para medições independentes da constante de Hubble, ajudando a resolver uma das maiores controvérsias atuais da cosmologia.
Como a inteligência artificial vasculhou o catálogo do DESI
Encontrar esses sistemas manualmente em um catálogo contendo aproximadamente 800 mil quasares mapeados pelo DESI seria impraticável. Para contornar esse desafio, a equipe de McArthur adotou uma abordagem inovadora: treinar um modelo de aprendizado de máquina, provavelmente uma rede neural convolucional (CNN), utilizando simulações realistas de sistemas de lentes gravitacionais. Esse tipo de arquitetura de IA é particularmente eficaz no reconhecimento de padrões visuais em imagens, sendo capaz de aprender as assinaturas sutis de distorção e ampliação características das lentes.
Como existem poucos exemplos reais conhecidos desses raros alinhamentos, as simulações foram essenciais para gerar um conjunto de dados de treinamento robusto. Após o treinamento, o modelo reduziu o universo de busca para cerca de 200 candidatos promissores. Em seguida, os astrônomos realizaram uma análise visual minuciosa de cada um desses alvos, empregando seu conhecimento especializado para diferenciar ruídos e artefatos de observação de verdadeiros sistemas de lentes. O resultado foi a seleção de sete sistemas considerados altamente promissores, praticamente dobrando o número de quasares com lentes gravitacionais identificados em levantamentos astronômicos desse tipo.
O que vem a seguir e o impacto da descoberta
Os sete candidatos ainda precisam ser confirmados por meio de observações de acompanhamento com telescópios dedicados, como o Telescópio Espacial Hubble ou o futuro Extremely Large Telescope (ELT). As observações buscarão verificar a presença das múltiplas imagens distorcidas características das lentes gravitacionais. Se confirmados, os dados de redshift fornecidos pelo DESI permitirão calcular as distâncias envolvidas com precisão, transformando cada um desses sistemas em uma sonda cósmica capaz de investigar diretamente o crescimento de buracos negros supermassivos e sua relação com a evolução das galáxias.
O trabalho também demonstra como a inteligência artificial pode se consolidar como uma ferramenta indispensável na astronomia moderna. A capacidade dos algoritmos de identificar fenômenos extremamente raros escondidos em enormes bancos de dados, como os produzidos pelo DESI — responsável por mapear milhões de galáxias e quasares em três dimensões —, abre caminho para que outros eventos previstos teoricamente, mas raramente observados, possam finalmente ser detectados e estudados em detalhes. O uso da IA não apenas acelera as descobertas, como também transforma a maneira como os astrônomos interagem com volumes de dados que seriam impossíveis de processar manualmente, inaugurando uma nova era para a exploração do cosmos.
