Mapeando o Universo: Mais Rápido e com a Mesma Precisão!
Já pararam pra pensar no quão gigante é o universo? Tipo, uma galáxia, que já parece enorme, é só um pontinho minúsculo perto de tudo! Juntando um monte desses pontinhos, temos aglomerados, que formam superaglomerados, e tudo isso se conecta em filamentos que parecem uma teia cósmica gigante, com uns vazios no meio. É como se fosse um esqueleto 3D do nosso universo, sabe?
Se isso te deu um nó na cabeça e você tá se perguntando como a gente consegue entender ou até mesmo “ver” algo tão vasto, a resposta é: não é fácil! Mas os cientistas são feras e juntam a física do universo com dados de instrumentos astronômicos. Com isso, eles constroem modelos teóricos, tipo o EFTofLSS (Teoria de Campo Efetiva da Estrutura em Larga Escala). Esses modelos, alimentados com o que observamos lá fora, descrevem essa “teia cósmica” de um jeito estatístico e ajudam a estimar os parâmetros mais importantes dela.
Mas ó, esses modelos, como o EFTofLSS, consomem um tempão e uma baita capacidade de computador. E como a quantidade de dados astronômicos tá crescendo sem parar, a gente precisa de um jeito de analisar tudo isso mais rápido, sem perder a precisão. É aí que entram os emuladores: eles “imitam” como os modelos funcionam, mas são muito mais velozes!
Será que esse “atalho” não faz a gente perder a precisão? Uma equipe internacional, com gente da Itália e do Canadá, publicou um estudo no Journal of Cosmology and Astroparticle Physics testando um emulador que eles mesmos criaram, o Effort.jl. O nome completo do estudo é “Effort.jl: um emulador rápido e diferenciável para a Teoria de Campo Efetiva da Estrutura em Larga Escala do Universo.”
E o resultado? O Effort.jl entrega praticamente a mesma correção que o modelo original, e às vezes até com mais detalhes! A diferença é que ele roda em minutos num laptop comum, em vez de precisar de um supercomputador. É tipo comparar uma calculadora de bolso com um computador gigante, mas com a mesma exatidão!
O Marco Bonici, um dos pesquisadores, explicou de um jeito bem legal: “Imagina que você quer estudar um copo d’água no nível das moléculas, dos átomos, ou até menor. Em teoria, dá pra fazer. Mas se a gente quisesse descrever cada detalhe do que acontece quando a água se mexe, a quantidade de cálculos seria tão absurda que seria impossível na prática.” Ele continua: “Mas você pode pegar algumas características microscópicas e ver o efeito delas no nível macro, tipo o movimento da água no copo. É isso que uma teoria de campo efetiva faz, como o EFTofLSS. No meu exemplo, a água é o universo em escalas gigantes, e as partes microscópicas são os processos físicos em pequena escala.”
O modelo teórico explica, de forma estatística, a estrutura que gera os dados que a gente coleta. As observações astronômicas são jogadas no código, que faz uma “previsão”. Mas isso, como já dissemos, gasta muito tempo e poder de processamento. Com o volume de dados que temos hoje e o que tá vindo por aí de projetos como o DESI e o Euclid, não dá pra fazer essa análise completa toda hora.
“É por isso que agora a gente usa emuladores como o nosso, que podem cortar drasticamente o tempo e os recursos,” diz Bonici. Um emulador é como um imitador do modelo: ele tem uma rede neural que aprende a ligar os parâmetros de entrada com as previsões que o modelo já fez. A rede é treinada com os resultados do modelo e, depois de aprender, consegue “adivinhar” o que aconteceria com combinações de parâmetros que ela nunca viu. O emulador não “entende” a física de verdade, mas ele conhece as respostas do modelo teórico muito bem e consegue prever o que ele daria como resultado para uma nova entrada.
A sacada do Effort.jl é que ele diminui ainda mais a fase de treinamento, porque já vem com o conhecimento que a gente tem sobre como as previsões mudam quando os parâmetros são alterados. Em vez de fazer a rede “reaprender” tudo isso, ele já usa essas informações desde o começo.
O Effort.jl também usa gradientes, que é tipo “o quanto e em que direção” as previsões mudam se você mexer um pouquinho em um parâmetro. Isso ajuda o emulador a aprender com bem menos exemplos, diminuindo a necessidade de computação e permitindo que ele rode em máquinas menores.
Claro que uma ferramenta assim precisa ser muito bem testada. Se o emulador não entende a física, como podemos ter certeza de que esse atalho dá as respostas certas (as mesmas que o modelo daria)? O estudo que foi publicado responde exatamente isso, mostrando que a precisão do Effort.jl, tanto com dados simulados quanto com dados reais, é super parecida com a do modelo.
“E em alguns casos, onde com o modelo a gente tinha que cortar uma parte da análise pra acelerar as coisas, com o Effort.jl conseguimos incluir essas partes que faltavam,” finaliza Bonici.
Ou seja, o Effort.jl é um baita aliado pra analisar os próximos dados de experimentos como o DESI e o Euclid, que prometem aprofundar muito o nosso conhecimento sobre o universo em grandes escalas. É o futuro da simulação cosmológica e da pesquisa sobre energia escura chegando com tudo!
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