A identificação de um clarão de meteoro no céu é um evento raro para a maioria das pessoas, a menos que você seja um dos operadores do projeto de vigilância de chuvas de meteoros CAMS, que frequentemente identificam mais de mil em uma única noite e recentemente descobriram duas novas chuvas.
Esse projeto, chamado câmeras para vigilância de meteoros Allsky (CAMS – Cameras for Allsky Meteor Surveillance), foi fundado em 2010. Desde 2017, é aprimorado por pesquisadores que usam a AI no Frontier Development Lab, em parceria com a NASA e o SETI Institute.
O projeto usa a AI para identificar se um ponto de luz se movendo no céu noturno é um pássaro, um avião, um satélite ou, na verdade, um meteoro. A rede CAMS consiste em câmeras que tiram fotos do céu a uma taxa de 60 frames por segundo.
O pipeline de AI também verifica as descobertas para confirmar a direção da qual meteoroides, pedacinhos de cometas que causam meteoros, se aproximam da Terra. O treinamento do modelo de AI do projeto é otimizado nas GPUs NVIDIA TITAN hospedadas no SETI Institute.
As aparições de meteoros a cada noite são mapeadas no portal de chuvas de meteoros da NASA, uma ferramenta de visualização disponível ao público. Todas as chuvas de meteoros identificadas desde 2010 estão disponíveis no portal.
O CAMS detectou duas novas chuvas de meteoros em meados de maio, chamadas Piscis Austrinids gamma e Phoenicids sigma. Elas foram adicionadas ao data center de meteoros da International Astronomical Union, que registrou 1.041 chuvas exclusivas de meteoros até hoje.
A análise descobriu que ambas as chuvas foram causadas por meteoroides de cometas de longo prazo, que levam mais de 200 anos para completar uma órbita ao redor do sol.
Melhorando o Processo de Classificação de Meteoros
Peter Jenniskens, Principal Investigador do CAMS, está classificando meteoros desde que fundou o projeto em 2010. Antes de ter acesso às GPUs NVIDIA, Jenniskens observava as imagens que essas câmeras coletavam e avaliava manualmente se uma curva de luz de um objeto identificado correspondia à categorização de um meteoro.
Agora, o pipeline do CAMS é totalmente automatizado, desde a transferência de dados de um observatório para o servidor do SETI Institute até a análise de descobertas e exibição delas no portal on-line todas as noites.
Com a ajuda da AI, os pesquisadores foram capazes de expandir o projeto e se concentrar no seu impacto no mundo real, afirmou Siddha Ganju, Arquiteto de Soluções da NVIDIA e Membro do Comitê de Direção Técnica de AI do FDL.
“A meta do espaço de estudo é descobrir os desconhecidos dos desconhecidos”, afirmou Ganju. “Queremos saber o que ainda não conseguimos saber. O acesso a dados, instrumentos e potência computacional são os pilares disponíveis hoje para fazer descobertas que seriam impossíveis há 50 anos.”
A empolgação pública em torno da rede CAMS gerou uma expansão de quatro vezes no número de câmeras desde que o projeto começou a incorporar a AI em 2017. Com estações em todo o mundo, da Namíbia aos Países Baixos, o projeto agora busca chuvas de meteoritos de uma hora, que só são visíveis em uma pequena parte do mundo em um determinado momento.
Aplicando as Informações Coletadas
O modelo de AI, depois de identificar um meteoro, calcula a direção da qual ele vem. De acordo com Jenniskens, os meteoros se originam em grupos chamados de correntes de meteoroides e causados na maior parte por cometas. Um cometa pode se aproximar até de Júpiter ou Saturno, explicou ele, e quando é de tão distante, é impossível vê-lo até que se aproxime da Terra.
A meta do projeto é permitir que astrônomos olhem o caminho de um cometa que se aproxima e fornecer tempo suficiente para eles descobrirem o impacto em potencial que ele terá na Terra.
“O mapeamento de todas as chuvas de meteoros detectáveis nos deixa um passo mais próximos de descobrir qual é a aparência de todo o sistema solar”, disse Ganju, “o que é crucial para identificar os perigos em potencial de cometas”.
No entanto, esse mapa, o portal de chuvas de meteoros da NASA, não é apenas para uso profissional. A ferramenta de visualização foi disponibilizada on-line com o objetivo de “democratizar a ciência para cidadãos e promover interesse pelo projeto”, de acordo com Ganju. Qualquer pessoa pode usá-la para descobrir quais chuvas de meteoros são visíveis a cada noite.
Confira uma linha do tempo de descobertas notáveis do CAMS.