Em meio à avalanche de dados produzidos por telescópios de última geração, uma inovação matemática promete redefinir a velocidade com que cientistas analisam o universo. Um estudo publicado nesta sexta-feira (17), por pesquisadores da Northwestern University e da Yale University, apresenta uma nova técnica que acelera em até 2,5 vezes o processamento de imagens de galáxias — etapa essencial para compreender a formação e evolução cósmica.

O trabalho, assinado por Tim B. Miller e Imad Pasha, propõe o uso de regressão simbólica para resolver um problema clássico da astrofísica: a ausência de uma forma analítica simples para a transformada de Fourier do perfil de Sérsic — modelo matemático amplamente utilizado para descrever a distribuição de luz em galáxias.

“O ajuste de perfis galácticos é a espinha dorsal da astronomia extragaláctica moderna”, afirma Miller no artigo. “Nosso objetivo foi tornar esse processo mais rápido sem comprometer a precisão, algo crucial diante do volume crescente de dados observacionais” .

Desde meados do século XX, o perfil de Sérsic é a principal ferramenta para modelar galáxias, permitindo estimar parâmetros como tamanho, brilho total e estrutura interna. No entanto, sua complexidade matemática sempre impôs limitações computacionais.

O problema central reside no fato de que sua transformada de Fourier — necessária para análises mais eficientes — não possui solução fechada. Isso obriga os cientistas a recorrerem a aproximações numéricas custosas, como decomposições em múltiplas funções gaussianas ou técnicas de superamostragem, que aumentam drasticamente o tempo de cálculo.

“Esses métodos funcionam, mas são caros em termos computacionais”, explica Pasha. “Com telescópios modernos gerando milhões de imagens, isso se torna um gargalo real” .

A inovação proposta pela equipe parte de uma abordagem indireta. Em vez de tentar resolver analiticamente o problema, os pesquisadores calcularam numericamente milhares de transformadas e usaram regressão simbólica — técnica de aprendizado de máquina — para encontrar uma equação que imita esse comportamento.

O resultado é um “emulador” matemático que reproduz a transformada com alta fidelidade, mas com custo computacional muito menor.

Segundo o estudo, o novo método permite medir parâmetros morfológicos de galáxias com ganho de velocidade de até 2,5 vezes em comparação com técnicas tradicionais, mantendo erros médios inferiores a 1% em parâmetros-chave como raio efetivo e índice de Sérsic .

Para validar a técnica, os autores realizaram dois conjuntos de testes. No primeiro, simularam 500 galáxias artificiais e compararam os parâmetros recuperados com os valores originais. O desvio médio foi inferior a 0,4%, com dispersão menor que 1,7%.

No segundo, aplicaram o método a 100 galáxias reais observadas em levantamentos astronômicos. Os resultados mostraram forte concordância com métodos tradicionais, com diferenças médias inferiores a 1%.

“Os modelos são praticamente indistinguíveis visualmente”, destacam os autores. “E as diferenças numéricas ficam dentro das incertezas típicas da área” .

A relevância da descoberta cresce à medida que a astronomia entra na era dos megalevantamentos. Projetos internacionais vêm produzindo volumes de dados sem precedentes, exigindo soluções escaláveis.

Segundo o estudo, métodos tradicionais podem levar mais de um minuto por galáxia em análises completas. Com o novo algoritmo, esse tempo cai para cerca de 20 a 30 segundos — ou até menos com técnicas aproximadas.

Essa diferença, aparentemente modesta, torna-se crítica quando aplicada a milhões de objetos.

“Ganhos de eficiência como esse são essenciais para manter o ritmo da ciência frente ao crescimento exponencial dos dados”, afirma Miller.

Apesar dos avanços, os autores reconhecem limitações. O modelo foi treinado para um intervalo específico de parâmetros (índice de Sérsic entre 0,5 e 6), o que cobre a maioria das galáxias, mas não todas.

Além disso, por se tratar de uma aproximação empírica, o método depende da qualidade dos dados usados no treinamento.

Os pesquisadores também apontam que versões futuras podem incorporar funções de perda mais sofisticadas e otimizações adicionais, ampliando ainda mais a precisão e a eficiência.

Especialistas avaliam que o estudo se insere em uma tendência mais ampla: o uso de inteligência artificial e métodos híbridos para acelerar a análise científica.

Ao transformar um problema matemático intratável em uma solução aproximada eficiente, o trabalho exemplifica como algoritmos podem ampliar a capacidade humana de explorar o cosmos.

“Estamos caminhando para uma astronomia cada vez mais automatizada, onde algoritmos inteligentes serão tão importantes quanto telescópios”, conclui Miller.

Se confirmados em larga escala, os resultados podem não apenas acelerar pesquisas, mas também democratizar o acesso à análise de dados astronômicos, permitindo que equipes menores participem de descobertas em um universo cada vez mais vasto — e agora, um pouco mais rápido de compreender.