Descoberta da IA Revela Sinais Ocultos no Universo

A aprendizagem automática está a ajudar os cientistas do LIGO a extrair sinais significativos de dados caóticos, abrindo portas para futuros avanços na astrofísica e na ciência dos dados. Crédito: SciTechDaily.com

Uma ferramenta de IA recentemente desenvolvida está a transformar a forma como os cientistas processam grandes quantidades de dados do observatório de ondas gravitacionais LIGO. Sem necessidade de intervenção humana, identifica fontes de ruído ambiental – como terramotos e ondas oceânicas – que interferem com a deteção de sinais, melhorando significativamente a clareza dos dados.

Os investigadores da Universidade da Califórnia, em Riverside, foram pioneiros num sistema de aprendizagem automática que detecta autonomamente padrões e filtra o ruído nos enormes conjuntos de dados do LIGO. Esta descoberta não só melhora a deteção de ondas gravitacionais, como também tem aplicações potenciais na física de partículas e nos sistemas industriais.

Num recente workshop sobre grandes dados do IEEE, a equipa da UCR apresentou a sua abordagem de aprendizagem não supervisionada, concebida para analisar os dados do canal auxiliar do LIGO. O seu trabalho visa aperfeiçoar a precisão dos sinais e alargar o papel da aprendizagem automática na descoberta científica.

O LIGO, o Observatório de Ondas Gravitacionais por Interferómetro Laser, capta ondas gravitacionais – distorções subtis no espaço-tempo causadas por eventos celestes maciços. Composto por dois interferómetros de 4 km de comprimento em Hanford, Washington, e Livingston, Louisiana, o LIGO utiliza feixes de laser para detetar estas ondas, fornecendo informações cruciais sobre buracos negros, cosmologia e fenómenos astrofísicos extremos.

No entanto, a extrema sensibilidade do LIGO torna-o vulnerável a perturbações externas. Milhares de sensores em todos os locais monitorizam as condições ambientais que podem afetar a precisão da deteção, gerando grandes quantidades de dados complexos que requerem uma análise sofisticada.

Um avanço da aprendizagem automática na deteção de ruído

Crédito: LIGO

“A nossa ferramenta de aprendizagem automática detecta padrões sem intervenção humana”, disse Jonathan Richardson, que lidera o grupo LIGO da UCR. “Identifica com precisão as condições ambientais, ajudando-nos a identificar as fontes de ruído e a melhorar o desempenho do detetor.”

Os sensores do LIGO detectam perturbações como tremores de terra e ondas oceânicas distantes, que podem introduzir falhas que afectam a qualidade dos dados. Equipado com mais de 100 000 canais auxiliares, o LIGO monitoriza continuamente factores ambientais utilizando sismómetros e acelerómetros.

A ferramenta de IA classifica vários tipos de ruído, incluindo terramotos e atividade humana. Vagelis Papalexakis, professor de ciências informáticas da UCR, apresentou a investigação num workshop do IEEE, salientando a forma como a IA melhora os estudos das ondas gravitacionais.

“O nosso modelo encontra autonomamente padrões que correspondem aos identificados por operadores humanos”, afirmou. Ao garantir o lançamento de um conjunto de dados importante, a equipa possibilitou novas investigações. “Encontrámos uma forte ligação entre o ruído externo e as falhas nos dados, o que pode ajudar a reduzir a interferência”, acrescentou Papalexakis.

Uma nova era para a aprendizagem automática na investigação científica

A equipa da UCR passou um ano a analisar os canais de dados do LIGO e liderou o esforço para divulgar o seu conjunto de dados à comunidade científica. Com mais de 3.200 membros na colaboração LIGO, isto marca um passo significativo para a integração da aprendizagem automática na investigação das ondas gravitacionais.

“A nossa ferramenta integra dados de vários sensores e destila-os num estado ambiental unificado”, explicou Richardson. “Ao ligar os eventos de ruído às suas fontes, podemos tomar medidas acionáveis para melhorar o desempenho do LIGO”.

“Se identificarmos padrões, podemos modificar o detetor – por exemplo, substituindo componentes – para reduzir o ruído”, acrescentou Richardson. “O nosso objetivo é usar esta ferramenta para descobrir novos factores ambientais que afectam o LIGO e conduzir a melhorias experimentais.”

Pooyan Goodarzi, investigador de doutoramento e coautor, sublinhou o impacto da partilha pública do seu conjunto de dados. “Dados como este são muitas vezes restritos”, afirmou. “Ao torná-los acessíveis, esperamos inspirar mais pesquisas interdisciplinares em ciência de dados e aprendizado de máquina.”

Este avanço impulsionado pela IA não só aumenta a sensibilidade do LIGO, como também abre caminho a aplicações mais vastas na astrofísica e não só.

Leia o Artigo Original: Scitechdaily

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