Astrónomos na Alemanha desenvolveram um algoritmo de inteligência artificial para ajudar a traçar e a explicar a estrutura e a dinâmica do Universo local, à nossa volta, com uma precisão sem precedentes. A equipa, liderada por Francisco Kitaura do Instituto Leibniz para a Astrofísica, em Potsdam, relata os seus resultados na Monthly Notices da Royal Astronomical Society.

Os cientistas usam habitualmente grandes telescópios para varrer o céu, mapear as coordenadas e estimar as distâncias de centenas de milhares de galáxias o que lhes permite criar o mapa da estrutura de larga escala do Universo. Mas a distribuição que os astrónomos observam é intrigante e difícil de explicar, com as galáxias a formarem uma complexa “rede cósmica” mostrando enxames, filamentos que os ligam e grandes regiões vazias entre eles.

A força motriz para uma estrutura tão rica é a gravitação. Esta força tem origem a partir de duas componentes: a primeira está relacionada com os 5% do Universo constituídos pela matéria "normal", que compõe as estrelas, os planetas, a poeira e o gás que podemos ver; a segunda relaciona-se com os 23% de matéria escura invisível. Os restantes 72% do cosmos são formados pela misteriosa “energia escura" que, em vez de exercer uma força gravitacional, se julga ser responsável pela aceleração da expansão do Universo. Juntas, estas três componentes estão descritas no modelo do cosmos Lambda Cold Dark Matter (LCDM), o ponto de partida para o trabalho da equipa de Potsdam.

As medidas do calor residual do Big Bang - a chamada radiação cósmica de fundo, ou CMBR, emitida há 13700 milhões anos - permitem aos astrónomos determinar o movimento do Grupo Local, o enxame de galáxias que inclui a Via Láctea. Os astrónomos tentam conciliar esse movimento com o previsto pela distribuição de matéria à nossa volta e a força gravitacional associada, mas o esforço fica comprometido pela dificuldade em mapear a matéria escura na mesma região.

"Encontrar a distribuição de matéria escura correspondente a um catálogo de galáxias é como tentar fazer um mapa geográfico da Europa a partir de uma imagem de satélite obtida durante a noite, que só mostra a luz que vem de densas áreas habitadas", diz o Dr. Kitaura.

Para tentar resolver este problema, desenvolveu-se um novo algoritmo com base em inteligência artificial. O algoritmo parte das flutuações na densidade do Universo observadas na CMBR e depois modela a forma como a matéria sofreu colapso, formando as galáxias actuais, durante os 13 mil milhões de anos seguintes. Os resultados do algoritmo ajustam-se bastante bem à distribuição e movimento de galáxias observados.

"Os nossos cálculos precisos mostram que a direcção do movimento e 80% da velocidade das galáxias que compõem o Grupo Local podem ser explicados pelas forças gravitacionais que surgem a partir da matéria até 370 milhões de anos luz de distância” comenta o Dr. Kitaura. “Por exemplo, a galáxia de Andrómeda, o maior membro do Grupo Local, está a uns meros 2,5 milhões de anos-luz de distância, por isso estamos a ver como a distribuição de matéria a grandes distâncias afecta as galáxias muito mais próximas.”

"Os nossos resultados também estão em concordância com as previsões do modelo LCDM. Para explicar os restantes 20% da velocidade, é preciso considerar a influência da matéria até cerca de 460 milhões de anos luz de distância, mas, de momento, a uma distância tão grande, os dados são menos fiáveis.”

“Apesar desta ressalva, o nosso modelo é um grande passo em frente. Com a ajuda de Inteligência Artificial, podemos agora modelar o Universo à nossa volta com uma precisão sem precedentes e estudar como surgiram as maiores estruturas do cosmos."

Fonte da notícia: http://www.ras.org.uk/news-and-press/219-news-2012/2171-using-artificial-intelligence-to-chart-the-universe