Inteligência artificial revela por que estrelas "vampiras" explodem; entenda

Em uma nova pesquisa, cientistas da Universidade de Warwick recorreram à inteligência artificial para entender melhor porque estrelas “vampiras”, também conhecidas como anãs brancas, explodem.

A pesquisa da equipe foi publicada em maio na Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (MNRAS).

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As explosões, chamadas de supernovas do Tipo Ia (SNe Ia, na sigla em inglês), podem ser alguns dos responsáveis por espalhar elementos pelo universo. Eles podem se tornar a base de futuras estrelas, planetas ou até mesmo da vida.

Porém, as explosões são bem diferentes das supernovas que acontecem com a mortes de estrelas massivas, aquelas que levam ao nascimento de estrelas de nêutrons e buracos negros.

Segundo cientistas, as SNe Ia acontecem enquanto uma estrela anã branca "morta" se alimenta de material retirado de uma estrela parceira, sugando os compostos dela. Além disso, as anãs brancas são completamente destruídas pela explosão resultante de sua alimentação.

Esses compostos não vão diretamente na superfície da anã branca. Assim, forma-se um disco entre a "vítima" e a anã branca, feito de material que alimenta aos poucos aquele remanescente.

O acúmulo acaba aumentando a massa da anã branca, fazendo com que ela cruze o limite de Chandrasekhar, que é igual a 1,4 vezes a massa do Sol, o que seria a fronteira para se tornar uma supernova. Assim, essa alimentação dá origem a uma explosão termonuclear descontrolada: uma supernova do Tipo Ia.

Apesar da importância das SNe Ia na evolução cósmica, os astrônomos ainda não sabem exatamente como ou por que elas ocorrem.

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Para entender melhor esse processo, a equipe de pesquisa optou utilizar machine learning para entender o fenômeno. Com inteligência artificial, os cientistas conseguiram acelerar as simulações de uma SNe Ia, que demoram muito tempo para serem feitas e consomem uma quantidade muito grande de poder computacional. Em geral, um modelo pode levar entre 10 e 90 minutos, explicou a equipe.

"Queremos comparar centenas ou milhares de modelos para entender completamente a supernova. Isso não é realmente viável em muitos casos", disse Mark Magee, autor principal da pesquisa, em comunicado à imprensa.

"Nossa nova pesquisa vai se afastar desse processo demorado. Treinaremos algoritmos de aprendizado de máquina sobre como diferentes tipos de explosões se parecem e os usaremos para gerar modelos muito mais rapidamente", afirmou.

Além disso, o astrônomo ressalta que, assim como os humanos utilizam IA para gerar arte ou texto, eles poderão gerar simulações de supernovas e compará-las com observações reais dessas supernovas.

"Seremos capazes de gerar milhares de modelos em menos de um segundo, o que será um grande avanço para a pesquisa de supernovas", disse Magee. "A partir desses dados, preparamos modelos que são comparados com supernovas reais para determinar o tipo de supernova e como exatamente ela explodiu."

Demais benefícios

Junto com a velocidade, outros benefícios dessa abordagem incluem uma maior precisão do processo, o que permitirá que os pesquisadores entendam melhor quais são os elementos que espalhados pelas explosões.

"Explorar os elementos liberados pelas supernovas é um passo crucial para determinar o tipo de explosão que ocorreu, pois certos tipos de explosões produzem mais de alguns elementos do que outros", disse Magee. 

A equipe também quer tentar expandir o processo, de forma que seja aplicado a outras supernovas, incluindo aquelas associadas à criação de estrelas de nêutrons e buracos negros, pois, segundo os cientistas, ajudaria a entender mais sobre as características dessas supernovas em relação às galáxias nas quais elas ocorrem.