Software astronômico ajuda cientistas a resolver antigos problemas
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Um software astronômico português tem ajudado cientistas e astrônomos a resolver antigos problemas da área.
A classificação de objetos astronômicos sempre foi um grande problema, já que os astrofísicos tinham muita dificuldade em distinguir se os objetos são galáxias, estrelas, ou simplesmente quasares. Porém, o software astronômico recentemente tem ajudado cientistas a seguirem os objetos que encontram no espaço.
Para conseguir resolver o problema da dificuldade de classificar objetos espaciais, os investigadores do Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço, de Portugal, criaram um software de inteligência artificial para ajudá-los a lidar com a situação. O projeto surgiu em uma dissertação de mestrado, onde os cientistas estavam procurando formas de utilizar a inteligência artificial para ajudar a solucionar alguns problemas astronômicos.
Por meio de uma série de tecnologias e aplicações modernas de práticas de desenvolvimento de software, os investigadores acabaram desenvolvendo o SHEEP. Esse é o nome do software astronômico que tem chamado muita atenção no âmbito científico.
Foto_EPFL
Foto: EPFLPor que esse software astronômico é tão importante?
Antigamente, os cientistas tinham telescópios pequenos, e por conta disso, o número de informações que eles conseguiam ter acesso era bem reduzido. Porém, com o avanço da tecnologia, os telescópios foram se tornando cada vez mais potentes, e atualmente a quantidade de informação que eles conseguem coletar é simplesmente gigantesca.
Por conta disso, a necessidade de um auxílio automatizado para a interpretação desses dados acabou surgindo. Com esse novo software astronômico de inteligência artificial, tudo se tornou muito mais rápido e eficiente, e é possível catalogar e classificar milhões de objetos todos os dias, de uma forma muito mais acelerada.
Consequentemente, por conta da expansão do universo, as distâncias que precisam ser descobertas nas análises científicas acabam aumentando cada vez mais. Por conta disso, o software trabalha em algumas dimensões diferentes, permitindo que dados de vários tipos possam ser interpretados de maneira muito mais dinâmica.
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