Por que cientistas “simulam o céu” para entender o universo com mais precisão

Diante do volume massivo de dados gerados por telescópios modernos, cientistas estão usando imagens simuladas do céu para treinar algoritmos e melhorar a análise astronômica. O método permite testar se os sistemas automatizados conseguem identificar corretamente objetos como galáxias, planetas e supernovas em meio a bilhões de pixels. A iniciativa liderada pelo físico John Peterson, da Universidade Purdue, deu origem ao PhoSim, um simulador de fótons que reproduz com alto grau de precisão a interação da luz com a atmosfera, espelhos e sensores dos telescópios.

Com a construção recente do Observatório Vera Rubin, no Chile, a astronomia entrou em uma nova era de levantamentos celestes em grande escala. O telescópio será capaz de mapear todo o hemisfério sul em poucas noites, produzindo dezenas de terabytes de dados diariamente. O desafio, segundo os cientistas, é transformar essa avalanche de informações em conhecimento útil — e é aí que as simulações realistas se tornam fundamentais, ajudando a corrigir distorções e calibrar os dados reais.

O PhoSim permite aos astrônomos simular cada fóton individual, considerando fenômenos como turbulência atmosférica, deformações nos espelhos do telescópio e distorções elétricas nos sensores. Esses testes mostraram, por exemplo, que variações de temperatura nos espelhos afetam o foco das imagens e que ventos em alta altitude podem alterar a posição aparente de estrelas. Com essas descobertas, os astrônomos conseguem ajustar os dados reais e fazer medições mais precisas do universo.

O avanço das simulações representa uma mudança de paradigma na astronomia, que tradicionalmente não se aprofundava tanto nos erros sistemáticos. Com a complexidade dos levantamentos modernos, o uso de céus simulados se tornou indispensável. A expectativa é que essa abordagem ajude na busca por matéria escura, na descoberta de novos planetas e na criação de mapas 3D do cosmos com detalhes inéditos.