Explosões de milhões de estrelas podem desvendar mistérios da energia escura
Pesquisadores do Instituto de Ciências do Cosmos da Universidade de Barcelona desenvolveram uma técnica inovadora que promete revolucionar o estudo da expansão do Universo e a investigação da energia escura. O novo método, chamado CIGaRS, utiliza principalmente dados de imagens para analisar supernovas do tipo Ia, dispensando a necessidade de observações espectroscópicas, que são mais caras e complexas. Isso representa um avanço significativo, especialmente diante do grande volume de dados que será produzido por levantamentos astronômicos de próxima geração, como o do Observatório Vera C. Rubin.
O diferencial do CIGaRS está em seu modelo unificado, que integra múltiplos fatores: desde as explosões das supernovas e as características das galáxias hospedeiras até a influência da poeira interestelar e a própria expansão do Universo. Ao conectar todos esses elementos em um único arcabouço estatístico e físico, o sistema consegue capturar relações que passariam despercebidas em análises separadas, aumentando a precisão das medições de distância cósmica e das inferências cosmológicas.
Para tornar o processamento viável diante da complexidade do modelo, os cientistas recorreram à inferência baseada em simulação, utilizando redes neurais para aprender a relação entre observações simuladas e os parâmetros físicos que as originam. Esse uso de inteligência artificial permite analisar simultaneamente dezenas de milhares de supernovas, algo impraticável com métodos tradicionais. Um dos principais resultados é a capacidade de estimar distâncias galácticas (redshifts) com alta precisão apenas a partir de imagens, aproximando-se da qualidade das medições espectroscópicas.
A expectativa é que o CIGaRS seja fundamental para aproveitar ao máximo os dados do Observatório Vera C. Rubin, que identificará milhões de supernovas, das quais apenas uma pequena fração poderá ser estudada com espectroscopia detalhada. Além de aprimorar o entendimento sobre energia escura, o framework também oferece novas pistas sobre a formação das supernovas do tipo Ia. Segundo os pesquisadores, a abordagem pode melhorar em até quatro vezes as restrições cosmológicas em comparação com técnicas tradicionais, abrindo caminho para descobertas mais precisas sobre a estrutura e a evolução do Universo.
Fonte original: www.sciencedaily.com
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