Pesquisadores criaram um sistema de inteligência artificial para analisar milhões de supernovas do Tipo Ia usando apenas dados de imagem. A abordagem pode refinar estimativas de distâncias cósmicas e investigar a natureza da energia escura. O sistema foi projetado para os próximos levantamentos em grande escala do Observatório Vera C. Rubin.
Cientistas do Instituto de Ciências do Cosmos da Universidade de Barcelona desenvolveram o framework CIGaRS, que modela simultaneamente supernovas, galáxias hospedeiras, efeitos de poeira e a expansão cósmica. Publicado na Nature Astronomy, o método utiliza inferência baseada em simulação e redes neurais para processar observações fotométricas.
Raúl Jiménez afirmou que a técnica permite que todos os parâmetros variem simultaneamente e ajuda a identificar sistemáticas desconhecidas. O autor principal, Konstantin Karchev, observou que o método evita vieses de seleção enquanto extrai informações completas de grandes conjuntos de dados.
Supernovas do Tipo Ia servem como velas padrão para medições de distância. O novo sistema alcança uma precisão de desvio para o vermelho comparável à espectroscopia sem a necessidade de espectros, uma vantagem fundamental, já que apenas uma pequena fração das futuras detecções receberá acompanhamento espectroscópico.
O Observatório Vera C. Rubin, no Chile, deve iniciar em breve seu levantamento de uma década e detectará um vasto número de supernovas. Pesquisadores estimam que o framework pode restringir as limitações cosmológicas em até um fator de quatro em comparação com os métodos atuais.