Varredura automática com inteligência artificial encontra e classifica uma Supernova pela primeira vez

Introdução

Supernovas são explosões estelares que marcam o fim do ciclo de vida de uma estrela, liberando uma enorme quantidade de energia e matéria no espaço. Esses eventos são impressionantes e cruciais para a formação dos elementos, a dispersão da poeira cósmica e a evolução das galáxias. Nos últimos anos, os sistemas automatizados começaram a desempenhar um papel significativo na descoberta e classificação de tais fenômenos astrofísicos. Este artigo apresenta a descoberta da SN 2023tyk, uma supernova do Tipo Ia, a primeira a ser totalmente automatizada desde a descoberta até a classificação.

A descoberta da SN 2023tyk

A SN 2023tyk foi descoberta com um desvio para o vermelho de z = 0,055, o que nos dá uma ideia de sua distância da Terra (veja abaixo). Foi classificada como uma supernova Tipo Ia, um tipo específico de supernova que ocorre em sistemas estelares binários onde uma das estrelas é uma anã branca.

O papel da automação

A descoberta e classificação da SN 2023tyk foram possíveis graças ao BTSbot, uma rede neural convolucional. Uma rede neural convolucional é um tipo de inteligência artificial que se destaca na identificação de padrões em dados. O BTSbot foi projetado para filtrar o fluxo de alerta público do Zwicky Transient Facility (ZTF) e identificar automaticamente transientes extragalácticos brilhantes como a SN 2023tyk.

Classificação espectroscópica

Após sua descoberta, a Máquina SED foi acionada para obter um espectro da SN 2023tyk. A espectroscopia é uma técnica utilizada para estudar a interação da luz com a matéria e, nesse contexto, ajuda a classificar o tipo de supernova. O espectro foi automaticamente reduzido e classificado -- um marco significativo na automação das descobertas astronômicas.

Significância

A descoberta totalmente automatizada do SN 2023tyk é uma conquista marcante no campo da astronomia. Ele demonstra o potencial do aprendizado de máquina e da automação para revolucionar a forma como descobrimos e estudamos eventos celestes. Isto poderia levar a uma utilização mais eficiente do tempo e dos recursos telescópicos, permitindo aos astrónomos concentrarem-se na interpretação dos dados, em vez do trabalhoso processo de descoberta e classificação.

Aprofundamento

O BTSbot utiliza uma combinação de algoritmos de análise de dados, técnicas de aprendizado de máquina e monitoramento em tempo real para identificar e classificar objetos celestes, incluindo supernovas.

A descoberta da SN 2023tyk foi facilitada pela Palomar Transient Factory (PTF), um levantamento de campo amplo que procura eventos astronômicos transitórios. A PTF utiliza telescópios automatizados e técnicas de processamento de dados para identificar e rastrear objetos que apresentam mudanças significativas no brilho em curtos períodos de tempo (Corsi et al., 2014). O BTSbot, como parte de suas capacidades, provavelmente analisou os dados coletados pela PTF e identificou o evento transitório que eventualmente levou à descoberta do SN 2023tyk.

Assim que a supernova foi descoberta, o BTSbot desempenhou um papel crucial na sua classificação. As supernovas são classificadas com base nas suas características espectrais, que fornecem informações sobre as suas propriedades físicas e estágios evolutivos. O processo de classificação envolve a comparação dos espectros observados da supernova com modelos conhecidos e a identificação de semelhanças ou diferenças. O BTSbot provavelmente empregou o algoritmo Superfit, para comparar o espectro de SN 2023tyk com um banco de dados de espectros de supernovas conhecidos. Esta análise teria permitido ao BTSbot determinar o tipo de supernova e categorizar SN 2023tyk apropriadamente.

A classificação da SN 2023tyk como um tipo específico de supernova, como Tipo Ia ou Tipo Iax, fornece informações valiosas sobre o seu sistema progenitor e a física subjacente à explosão (Barna et al., 2020). As capacidades do BTSbot vão além da descoberta e classificação inicial. Também pode facilitar observações de acompanhamento e investigações de supernovas em vários comprimentos de onda. Ao analisar os dados disponíveis de vários telescópios e instrumentos, o BTSbot pode fornecer informações valiosas sobre as propriedades e a evolução da SN 2023tyk. 

Conclusão

A descoberta do SN 2023tyk estabeleceu um novo padrão para processos automatizados em astronomia. À medida que a tecnologia avança, podemos esperar ver mais sistemas automatizados que irão acelerar significativamente o ritmo das descobertas no cosmos.

Reconhecimentos

Vi a manchete na News Northwestern  e também na newsletter The Edge que indicava o The Indian Express website.

Referências

- [Relatório original sobre SN 2023tyk](https://www.wis-tns.org/astronotes/astronote/2023-265)

Barna, B., Szalai, T., Camacho-Neves, Y., A., K., Foley, R., Kilpatrick, C., … & Williams, S. (2020). Sn 2019muj – a well-observed type iax supernova that bridges the luminosity gap of the class. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 501(1), 1078-1099. https://doi.org/10.1093/mnras/staa3543

Corsi, A., Ofek, E., Gal-Yam, A., Frail, D., Kulkarni, S., Fox, D., … & Nugent, P. (2014). A multi-wavelength investigation of the radio-loud supernova ptf11qcj and its circumstellar environment. The Astrophysical Journal, 782(1), 42. https://doi.org/10.1088/0004-637x/782/1/42

Adendo. A distância

O redshift \(z\) é uma medida adimensional da expansão do universo. Está relacionado à velocidade \( v \) do objeto e à velocidade da luz \( c \) pela fórmula:
\[
v = z \times c
\]
Para \( z = 0,055 \) e \( c = 299.792 \, \text{km/s} \), a velocidade \( v \) seria:
\[
v = 0,055 \times 299.792 \, \text{km/s} \approx 16.489 \, \text{km/s}
\]
Para converter essa velocidade em distância, podemos usar a Lei de Hubble:
\[
v = H_0 \times d
\]
Aqui, \( H_0 \) é a constante de Hubble, que tem um valor de aproximadamente \( 70 \, \text{km/s/Mpc} \) (embora este valor ainda seja um assunto de pesquisa e debate).
Resolvendo para \( d \), a distância, obtemos:
\[
d = \frac{v}{H_0} = \frac{16.489 \, \text{km/s}}{70 \, \text{km/s/Mpc}} \approx 235,6 \, \text{Mpc}
\]
Portanto, a SN com desvio para o vermelho de \( z = 0,055 \) estaria a aproximadamente 235,6 megaparsecs de distância de nós. Para converter isso em anos-luz, você pode usar o fator de conversão \( 1 \, \text{Mpc} \approx 3.262 \, \text{milhões de anos-luz} \):
\[
d \approx 235,6 \, \text{Mpc} \times 3,262 \, \text{milhões de anos-luz/Mpc} \approx 768 \, \text{milhões de anos-luz}
\]
Portanto, a SN está a aproximadamente 768 milhões de anos-luz de distância de nós.

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