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Análise com inteligência artificial revela objetos espaciais ocultos em dados públicos da NASA, usando métodos avançados e bases astronômicas acumuladas desde 2009
Desde 2009, a missão Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE), da NASA, vem mapeando o céu em infravermelho. No entanto, somente anos depois esses dados ganharam nova relevância. Em 2025, o estudante norte-americano Matteo Paz, então com 18 anos, aplicou inteligência artificial a esse acervo e, assim, identificou mais de 1,5 milhão de objetos cósmicos até então desconhecidos.
Embora os registros estivessem disponíveis havia anos, o volume extremo de informações dificultava análises detalhadas. Por isso, a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina foi determinante. Dessa forma, a pesquisa demonstrou como a tecnologia pode reinterpretar dados brutos e gerar descobertas científicas relevantes.
Consequentemente, o estudo foi publicado no The Astronomical Journal em 2025. Além disso, o trabalho recebeu reconhecimento em uma das mais prestigiadas competições científicas estudantis dos Estados Unidos, reforçando sua credibilidade acadêmica.
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Missão da NASA acumulou bilhões de dados ao longo dos anos
Desde o início da missão WISE, em dezembro de 2009, o céu inteiro passou a ser observado em busca de fontes de radiação infravermelha. Como resultado, o projeto acumulou cerca de 200 bilhões de registros, conhecidos como “aparições”. Esses dados documentam variações de brilho e emissão de energia ao longo do tempo.
Entretanto, devido à escala desse banco de informações, muitas descobertas permaneceram ocultas. Assim, a principal limitação não era a coleta de dados, mas a ausência de ferramentas capazes de processá-los com eficiência.
Jovem pesquisador adotou abordagem baseada em variabilidade
Diante desse cenário, Matteo Paz optou por uma estratégia diferente. Em vez de analisar imagens estáticas, ele concentrou a pesquisa em variações temporais de brilho, típicas das estrelas variáveis. Essa categoria inclui estrelas jovens instáveis, buracos negros ativos e eventos explosivos, como supernovas.
Contudo, processar manualmente bilhões de medições seria inviável. Por isso, a inteligência artificial tornou-se essencial para automatizar a análise e acelerar a identificação de padrões relevantes.
Algoritmo VARnet ampliou a capacidade de análise astronômica
Para superar o desafio técnico, Matteo desenvolveu o VARnet, um algoritmo capaz de analisar séries temporais astronômicas em alta velocidade. O sistema combina aprendizado profundo, redes neurais convolucionais, decomposição wavelet e transformadas de Fourier, permitindo reconhecer padrões quase imperceptíveis.
Além disso, cada fonte pôde ser analisada em menos de um milissegundo, com apoio de GPUs modernas. Após treinamento com mais de 1 milhão de curvas de luz simuladas, o modelo alcançou alta precisão. Como consequência, foram identificados mais de 1,5 milhão de candidatos a objetos variáveis, incluindo fontes inéditas.
O desenvolvimento contou com apoio do Centro de Processamento e Análise de Infravermelho (IPAC), ligado ao Instituto de Tecnologia da Califórnia (Caltech), garantindo validação científica compatível com padrões profissionais.
Reconhecimento científico e impacto para futuras pesquisas
Em 2025, o trabalho rendeu a Matteo Paz o prêmio máximo do Regeneron Science Talent Search, no valor de US$ 250 mil. Além do reconhecimento acadêmico, o estudo evidenciou uma mudança estrutural na exploração de grandes bases de dados astronômicos.
Por fim, o catálogo do VARnet foi disponibilizado publicamente no final de 2025. Desde então, ele já serve de base para novos estudos, inclusive em projetos como o Vera C. Rubin Observatory, que deve realizar o maior levantamento astronômico da história, reforçando que novas descobertas podem surgir de novas leituras de dados já observados.
