A inteligência artificial (IA) levou Abel Lawrence Peirson a todos os tipos de lugares interessantes. Ele usou técnicas de IA para examinar a atividade cerebral em moscas e outras aplicações de neurociência. Com a ajuda da IA, ele é até treinou uma rede neural Para criar memes da Internet, exibir frases nas imagens de uma maneira que parece um humano os fez engraçados – pelo menos algumas vezes.
Agora, Peirson, um estudante de doutorado da Universidade de Stanford, está usando suas habilidades de IA para ajudar a resolver alguns mistérios do universo através da missão da Polarimetria de Raio-X da NASA (IXPE). É uma espaçonave que analisa a polarização de raios-X de objetos extremos, como remanescentes de supernova, estrelas de nêutrons e buracos negros. A polarização descreve como a luz de raios X é orientada à medida que viaja pelo espaço, oferecendo pistas para a física que está acontecendo nesses objetos extremos.
Para ajudar os cientistas a analisar e interpretar dados do IXPE, a Peirson aplica uma técnica chamada “aprendizado de máquina supervisionado”. Isso significa que ele treina modelos de computador para reconstruir eventos anteriores-nesse caso, a polarização que levou aos padrões de detecção de luz de raios-X que o IXPE vê. É como se você vir um carro amassado ao lado de um poste e pudesse reconstruir exatamente o quão rápido e em que ângulo o carro atingiu o poste. “Tomamos um simulador muito bom do telescópio e depois ensinamos o modelo a reverter” a descobrir que tipo de polarização leva à detecção da IXPE, explica Peirson.
Um dos objetos em que ele está interessado é chamado de “Blazar”. Um blazar é um caso especial de um “núcleo galáctico ativo”, composto por um buraco negro supermassivo central que está alimentando ativamente o material de um disco circundante, fazendo com que pareça muito brilhante no céu. Jatos de partículas de alta energia vomitam e, quando os jatos são orientados para nós, isso faz do objeto um blazar.
Um grande mistério sobre esses blazares é se os prótons, que são algumas das partículas subatômicas que compõem as coisas do mundo como a conhecemos, contribuem significativamente para a emissão de energia desses jatos. Os prótons são exemplos de “hadrons”, um tipo de partícula feita de duas ou mais partículas menores chamadas quarks (você pode ter ouvido falar do grande colisor de Hadron, por exemplo). Os hadrons podem estar colidindo com partículas de luz, chamadas fótons, e esses confrontos produziriam partículas e luz nos jatos. “Então, se pudéssemos medir a polarização, essa é uma investigação muito boa sobre se existem processos hadrônicos acontecendo”, disse Peirson.
Antes de trabalhar em uma missão espacial, Peirson pensou que ser um cientista profissional significaria mais matemática e construir modelos de computador. Embora essas habilidades sejam importantes, a programação de software acabou sendo uma grande parte de seu trabalho. “No final, se você quer ser realmente impactante hoje em dia, acho que isso é uma espécie de realidade”, disse ele. “Você precisa criar ferramentas utilizáveis ou coisas que as pessoas possam construir, e isso é, como 99% do tempo, software”.
Um dos maiores desafios de seu trabalho é coordenar com uma grande colaboração. Com muitos membros da equipe em vários países trabalhando no IXPE, Peirson rapidamente percebeu que a ciência nessa missão não é um empreendimento solitário. “Você faz parte de uma equipe e precisa trabalhar dentro dos limites dessa equipe”, disse ele. “No geral, estou muito feliz com o resultado.”
Peirson é multinacional – ele cresceu em Londres, mas seu pai é americano e sua mãe é espanhola. Quando criança, ele adorava assistir Star Trek e ler os romances de Isaac Asimov, os quais provocaram sua imaginação sobre o espaço e o que poderia estar além da Terra. Depois de obter seu diploma de graduação em física na Universidade de Oxford, ele buscou um doutorado. em Stanford, em Palo Alto, Califórnia, onde atualmente está terminando sua dissertação.
Seu conselho para futuros astrofísicos? Aprenda estatísticas e programação o mais rápido possível. “Você está recebendo dados do céu, em formas muito estranhas que são muito únicas e difíceis de entender, e depois tentando usar modelos para entendê -los”, disse ele. “E isso é essencialmente ciência de dados.”