Laura Vieira
RedatoraJornalista recém-formada, com experiência no Tribunal de Justiça, Alerj, jornal O Dia e como redatora em sites sobre pets e gastronomia. Gosta de ler, assistir filmes e séries e já passou boas horas construindo casas no The Sims.
A inteligência artificial vem transformando a forma como a ciência interpreta grandes volumes de informação. Na astronomia, por exemplo, ela foi fundamental para que dados coletados por uma missão da NASA ganhassem uma nova leitura e revelassem novas descobertas. Usando um algoritmo próprio baseado em IA, o estudante americano Matteo Paz, então com 18 anos, conseguiu identificar mais de 1,5 milhão de objetos cósmicos desconhecidos ao analisar registros da missão WISE, lançada em 2009 para mapear o céu em infravermelho.
O trabalho, publicado no The Astronomical Journal e premiado no final de 2025 em uma das mais prestigiadas competições científicas estudantis dos Estados Unidos, mostra como a inteligência artificial pode revelar descobertas totalmente novas a partir de bancos de dados que já existiam, mas que são pouco explorados devido ao grande volume de informação.
Uma missão da NASA mapeou o céu por anos, mas a maior descoberta só veio com ajuda da inteligência artificial
O trabalho realizado pelo jovem faz parte de um programa educacional voltado a inserir estudantes do ensino médio em pesquisas científicas. Matteo ingressou na Planet Finder Academy, iniciativa sediada no Instituto de Tecnologia da Califórnia (Caltech), que aproxima jovens talentos de desafios astronômicos e de grandes bases de dados ainda pouco exploradas.
Desde 2009, a missão Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE) vem observando o céu inteiro em busca de objetos que emitem radiação infravermelha. Ao longo desses anos, o projeto acumulou um volume gigantesco de informações: cerca de 200 bilhões de registros, conhecidos como “aparições”, que documentam como as fontes celestes mudam ao longo do tempo.
Diante dessa quantidade de dados, Matteo Paz decidiu buscar uma abordagem diferente. Ao invés de buscar imagens estáticas do espaço, ele focou nas variações de brilho e de emissão de energia ao longo do tempo. Essas mudanças são típicas das chamadas estrelas variáveis, uma categoria que inclui desde estrelas jovens instáveis até buracos negros ativos e eventos explosivos como supernovas.
O principal obstáculo, no entanto, era técnico. Processar manualmente um volume tão grande de informações é inviável mesmo para grandes equipes científicas. Foi aí que o jovem teve a ideia de usar a inteligência artificial para simplificar o processo de análise.
O algoritmo criado por Matteo Paz conseguiu ver o que ninguém tinha visto
Com apenas 18 anos, Matteo recebeu o prêmio máximo do Regeneron Science Talent Search de 2025, no valor de US$250 mil. Créditos: Society for Science
Para superar esse obstáculo, Matteo desenvolveu o VARnet, um algoritmo capaz de analisar séries temporais astronômicas em velocidades extremamente altas. O sistema combina técnicas avançadas de aprendizado profundo, redes neurais convolucionais, decomposição wavelet e transformadas de Fourier para identificar padrões quase imperceptíveis nos dados infravermelhos coletados pela NASA.
O VARnet consegue analisar cada fonte observada em menos de um milissegundo, aproveitando o poder de processamento das GPUs modernas. Isso permitiu ao estudante vasculhar regiões inteiras do céu e identificar sinais de variabilidade que não haviam sido classificados ou notados antes. Após ser treinado com mais de 1 milhão de curvas de luz simuladas, o modelo alcançou altos índices de precisão e recuperou tanto objetos já conhecidos quanto fontes completamente novas, muitas delas nunca estudadas. O resultado foi a identificação de mais de 1,5 milhão de candidatos a objetos variáveis.
O desenvolvimento e a validação do sistema contaram com a colaboração de pesquisadores do Centro de Processamento e Análise de Infravermelho (IPAC), ligado ao Caltech, responsáveis pela curadoria científica dos dados do NEOWISE. A parceria ajudou a refinar o modelo e garantir que os resultados fossem compatíveis com os padrões profissionais da astronomia.
O trabalho rendeu a Matteo o prêmio máximo do Regeneron Science Talent Search de 2025, uma competição pré-universitária de ciências e matemática mais prestigiada dos EUA, no valor de US$250 mil, além de reconhecimento da comunidade científica.
Descoberta mostra que inteligência artificial está mudando tudo, inclusive a forma de estudar astronomia
Além da identificação de mais de 1 bilhão de objetos cósmicos, o trabalho de Matteo Paz aponta para uma mudança importante na forma como a ciência pode lidar com grandes bases de dados astronômicos. Missões como o WISE geram volumes de dados tão grandes que as descobertas acabam ficando escondidas simplesmente por falta de ferramentas adequadas.
O VARnet foi apresentado como uma prova de conceito para futuros levantamentos completos de variabilidade no céu, usando todo o banco de dados do NEOWISE. Segundo o próprio estudo, a mesma tecnologia pode ser adaptada para buscar outros fenômenos astronômicos, bastando ajustar os dados de treinamento.
Ainda há desafios técnicos a resolver, mas os resultados mostram que a combinação entre inteligência artificial e dados astronômicos pode abrir portas para descobertas que não exigem novos telescópios, mas novas formas de olhar para o que já foi observado. O catálogo gerado pelo VARnet foi disponibilizado publicamente no final de 2025 e já serve de base para outros estudos em grandes observatórios, como o Vera C. Rubin Observatory, que deve produzir o maior levantamento astronômico da história.
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