Uma inteligência artificial analisou 35 anos de observações do telescópio Hubble e localizou mais de 800 objetos estranhos que até então não haviam sido registrados na literatura científica, o que revela que mesmo um dos acervos astronômicos mais estudados ainda guarda surpresas visíveis.
Dois pesquisadores da Agência Espacial Europeia aplicaram uma ferramenta de inteligência artificial em quase 100 milhões de recortes de imagens extraídos do arquivo do Telescópio Espacial Hubble e geraram uma seleção de objetos incomuns, dos quais mais de 800 nunca tinham sido descritos em publicações científicas.
Dois pesquisadores da Agência Espacial Europeia aplicaram uma ferramenta de inteligência artificial em quase 100 milhões de recortes de imagens extraídos do arquivo do Telescópio Espacial Hubble e obtiveram uma seleção de objetos incomuns, dos quais mais de 800 nunca tinham sido descritos na literatura científica. A ferramenta, batizada de AnomalyMatch, foi criada por David O’Ryan e Pablo Gómez, que divulgaram o estudo na revista Astronomy & Astrophysics em dezembro de 2025.
Os números pedem cautela porque a divulgação inicial pode distorcer a percepção. O acervo em questão, conhecido como Hubble Legacy Archive, reúne dados desde o lançamento do telescópio em 1990, o que significa que a varredura cobriu cerca de 35 anos de observações. Segundo o anúncio da ESA/Hubble, foi a primeira vez que esse arquivo passou por uma busca sistemática por anomalias desse tipo. A ferramenta precisou de cerca de dois dias e meio para processar os recortes, cada um com poucas dezenas de pixels e cerca de sete a oito segundos de arco de extensão.
O que a ferramenta realmente fazia
O AnomalyMatch não fez descobertas de forma autônoma. Ele organizou as imagens conforme o grau de estranheza em relação ao que havia aprendido durante o treinamento e entregou uma lista priorizada aos dois astrônomos, que examinaram visualmente os candidatos mais promissores. Dos itens apontados pelo programa, os pesquisadores validaram mais de 1.300 como visualmente anômalos, e o catálogo divulgado contém 1.255 objetos únicos distribuídos em 18 categorias. Mais de 800 deles não constavam na literatura científica anterior.
A distinção tem relevância. A etapa que transformou a lista gerada pela máquina em objetos concretos ainda dependeu da análise humana das imagens.
O que a inteligência artificial alterou foi a escala da busca. Uma verificação manual completa de dezenas de milhares de conjuntos de dados do Hubble não seria praticável para qualquer equipe de pessoas, razão pela qual grande parte desse material nunca havia sido examinada com atenção específica para anomalias. A ferramenta tornou viável a exploração desse volume de informações. Ela não eliminou a necessidade do julgamento humano final.
O que apareceu
A maior parte dos objetos detectados consiste em galáxias em processo de fusão ou interação, com formatos irregulares ou longos fluxos de estrelas e gás. O catálogo registra mais de 400 desses casos, além de 86 novos candidatos a lentes gravitacionais, nos quais a gravidade de uma galáxia em primeiro plano distorce a luz de um objeto ao fundo em arcos ou anéis. Apareceram também galáxias anelares resultantes de colisões, galáxias com aparência de água-viva e filamentos de gás, galáxias ricas em grandes aglomerados de formação estelar e, mais próximas, discos planetários observados de perfil dentro da Via Láctea.
Um conjunto menor, com algumas dezenas de objetos, não se enquadrava em nenhuma categoria de classificação já existente. Esses casos são os que mais justificam investigações complementares e também os que apresentam maior risco de superestimação.
O que significa e o que não significa “anteriormente não documentado”
Não documentado não equivale a inédito. Mais de 800 objetos ausentes da literatura indicam que ninguém os havia descrito antes, e não que a pesquisa tenha revelado 800 novos tipos de objetos. A maioria das categorias citadas galáxias em fusão, lentes gravitacionais, galáxias anelares já é bem conhecida. O que há de novo são os exemplos específicos identificados.
Vale também esclarecer o alcance do estudo. Os objetos foram identificados pela aparência visual e confirmados como anômalos nesse aspecto, e o catálogo trata os itens não referenciados como candidatos, e não como conclusões definitivas. Um candidato a lente gravitacional ainda exige observação espectroscópica para confirmar o que está sendo lenteado e a que distância se encontra. A mesma prudência vale para os poucos objetos que escaparam das classificações conhecidas. Na avaliação dos autores, o resultado é um catálogo bem construído de candidatos, e não um conjunto de casos encerrados.
Por que isso importa e o que assistir
O ponto mais relevante não está tanto nos 800 objetos em si, mas no método e no contexto em que foram reunidos. O arquivo do Hubble é extenso, porém finito. Os grandes levantamentos em andamento não têm esse limite. A missão Euclid, da ESA, e o Observatório Vera C. Rubin vão gerar quantidades de imagens que nenhuma equipe conseguirá revisar manualmente, e a única forma prática de localizar objetos raros será permitir que algoritmos priorizem candidatos para que astrônomos verifiquem os mais promissores. A análise do Hubble funciona como prova de conceito desse fluxo de trabalho em um conjunto de dados que já é parcialmente conhecido.
Portanto, o essencial não é o volume de achados, mas se os candidatos a lentes e os objetos não classificados resistirão a observações de acompanhamento e se a mesma estratégia se mostrará eficiente quando aplicada a arquivos muito maiores e menos explorados do que o do Hubble. A lista de finalistas representa apenas o início do trabalho, e não o encerramento.