Uma equipe internacional de cientistas, liderada por um pesquisador da Universidade de Manchester, desenvolveu uma nova abordagem de IA (inteligência artificial) para destilar a terminologia técnica da astronomia em um inglês simples e compreensível em sua recente publicação.

A nova pesquisa é resultado da colaboração internacional RGZ EMU (Radio Galaxy Zoo EMU) e está fazendo a transição da linguagem de radioastronomia de termos específicos, como FRI (Fanaroff-Riley Tipo 1), para termos simples em inglês, como "ampulheta" ou " rastreia a galáxia hospedeira."

O artigo foi publicado na revista Monthly Notices of the Royal Astronomical Society .

Na astronomia, a terminologia técnica é usada para descrever ideias específicas de maneiras eficientes que são facilmente compreensíveis entre os astrônomos profissionais. No entanto, essa mesma terminologia também pode se tornar uma barreira para incluir não especialistas na conversa. A colaboração RGZ EMU está construindo um projeto na plataforma de ciência cidadã Zooniverse, que pede ajuda ao público para descrever e categorizar galáxias fotografadas por um radiotelescópio.

Os projetos modernos de astronomia coletam tantos dados que muitas vezes é impossível para os cientistas olharem para eles sozinhos, e uma análise de computador ainda pode perder coisas interessantes facilmente detectadas pelo olho humano.

Micah Bowles, autor principal e cientista de dados da RGZ EMU, disse: "Usar a IA para tornar a linguagem científica mais acessível está nos ajudando a compartilhar ciência com todos. Com os termos simples em inglês que derivamos, o público pode se envolver com a pesquisa em astronomia moderna como nunca antes e experimente toda a incrível ciência que está sendo feita em todo o mundo."

Os radiotelescópios funcionam de maneira muito semelhante às antenas parabólicas, mas, em vez de captar sinais de televisão, podem ser usados ??para captar a luz do rádio gerada por objetos astrofísicos muito energéticos – como buracos negros em outras galáxias. Por muitas décadas, essas " rádio galáxias " foram categorizadas em diferentes tipos pelos astrônomos para ajudá-los a entender as origens e a evolução do universo.

Recentemente, melhorias dramáticas em radiotelescópios em todo o mundo revelaram cada vez mais dessas radiogaláxias, não apenas tornando impossível para astrônomos profissionais olhar para cada uma individualmente e categorizá-las, mas também introduzindo novas variações que ainda não foram capturadas por tipos de galáxias de rádio existentes. Em vez de tentar inventar cada vez mais novas terminologias técnicas para diferentes tipos de radiogaláxias – e treinar pessoas para reconhecê-las – a equipe RGZ EMU viu um caminho diferente que permitiria aos cientistas cidadãos participar mais plenamente de seu projeto de pesquisa.

A equipe RGZ EMU primeiro pediu aos especialistas que descrevessem uma seleção de radiogaláxias com seus termos técnicos e, em seguida, pediu aos não especialistas que as descrevessem em inglês simples. Usando uma abordagem pioneira baseada em IA que eles desenvolveram, eles identificaram as descrições simples em inglês que continham mais informações científicas. Essas descrições ("tags") agora podem ser usadas por qualquer pessoa para descrever radiogaláxias - de uma forma significativa para qualquer falante de inglês - sem nenhum treinamento especializado. Este trabalho não será apenas crucial para o projeto RGZ EMU, mas com volumes cada vez maiores de dados em muitas áreas da ciência, essa nova abordagem de IA pode ser usada em muitas outras situações em que a linguagem simplificada pode acelerar a pesquisa, a colaboração e a comunicação.

Liderada de Manchester, esta pesquisa foi conduzida por pesquisadores do Reino Unido, China, Alemanha, Estados Unidos, Holanda, Austrália, México e Paquistão. Os dados, código e resultados estão todos disponíveis online .