Aprendizado de Máquina Revela Origem de Meteorito Marciano!

Com novos telescópios avançados sendo lançados quase anualmente, a quantidade de dados que os astrônomos conseguem coletar é impressionante. E, com todos esses novos dados, surge a mesma velha luta para processá-los. É por isso que os projetos de ciência comunitária se popularizaram nas últimas duas décadas. Simplesmente precisávamos de mais olhos para encontrar objetos como exoplanetas e supernovas. E enquanto os projetos de ciência comunitária continuam populares, um dos tópicos mais quentes na pesquisa atualmente parece ser o aprendizado de máquina e a inteligência artificial. Isso não quer dizer que os pesquisadores humanos estão se tornando obsoletos, mas o aprendizado de máquina pode liberar esses pesquisadores para tarefas menos triviais do que olhar para milhares de curvas de luz ou imagens de rochas. Agora, em vez disso, eles podem pegar as melhores opções dos resultados de aprendizado de máquina e basicamente revisá-los. Mas às vezes, objetivos científicos realmente surpreendentes podem ser resolvidos com o aprendizado de máquina, e em um novo artigo publicado na Nature Communications, uma equipe de pesquisadores usou um algoritmo para determinar a origem de um meteorito marciano. Quando digo 'origem', quero dizer a própria cratera de onde o meteorito veio de Marte. Loucura, não é? O meteorito é catalogado como NWA 7034 e conhecido informalmente como 'Beleza Negra'. É uma rocha marciana brechada, o que significa que contém fragmentos afiados e angulares de diferentes tipos de rochas, todos cimentados juntos. Para quem gosta de geologia, isso faz deste meteorito uma rocha sedimentar. Essa natureza sedimentar é o que torna a Beleza Negra incomum e especial - é a única rocha marciana brechada disponível para estudarmos aqui na Terra. Para entender a origem da Beleza Negra, a equipe desenvolveu um algoritmo de aprendizado de máquina que pudesse analisar uma grande quantidade de imagens planetárias de alta resolução de Marte para encontrar crateras de impacto. O algoritmo usou várias camadas de dados coletados em Marte com uma variedade de missões para determinar onde esse tipo particular de rocha poderia ser encontrado e, eventualmente, identificou a cratera exata, agora informalmente chamada de Karratha. A descoberta é importante, pois fornece informações valiosas sobre a história geológica de Marte.