Caçadores de galáxias com IA intensificam a escassez global de GPUs
Demanda crescente por GPUs na astronomia impulsionada por telescópios espaciais
A NASA anunciou o lançamento antecipado do telescópio espacial Nancy Grace Roman para setembro de 2026, oito meses antes do previsto. Esse novo observatório promete entregar cerca de 20 mil terabytes de dados ao longo de sua missão, ampliando significativamente o volume de informações coletadas por instrumentos espaciais.
Para se ter ideia, o telescópio James Webb, em operação desde 2021, já transmite diariamente 57 gigabytes de imagens impressionantes, enquanto o Vera C. Rubin Observatory, que iniciará suas operações ainda este ano nas montanhas do Chile, deverá coletar cerca de 20 terabytes todas as noites. Em comparação, o icônico telescópio Hubble envia entre 1 e 2 gigabytes por dia.
O papel das GPUs na análise de dados astronômicos
Com esse volume massivo de dados, os astrônomos não conseguem mais analisar as informações manualmente e estão recorrendo às GPUs para acelerar o processamento. Brant Robertson, astrofísico da UC Santa Cruz, tem colaborado com a Nvidia nos últimos 15 anos para aplicar GPUs em simulações e análises espaciais, desde explosões de supernovas até o processamento dos dados dos telescópios mais recentes.
Robertson e o ex-aluno Ryan Hausen desenvolveram o Morpheus, um modelo de deep learning capaz de vasculhar grandes conjuntos de dados para identificar galáxias. A análise inicial do Morpheus sobre dados do James Webb revelou uma quantidade surpreendente de galáxias do tipo disco, o que trouxe novas perspectivas para as teorias sobre a formação do universo.
Avanços tecnológicos e desafios no uso de IA para astronomia
Para ampliar a capacidade do Morpheus, Robertson está atualizando seu modelo de redes neurais convolucionais para a arquitetura de transformers, a mesma tecnologia por trás dos grandes modelos de linguagem. Essa mudança permitirá que o sistema analise áreas muito maiores em menos tempo, acelerando as descobertas.
Além disso, Robertson trabalha em modelos generativos de IA treinados com dados dos telescópios espaciais, com o objetivo de aprimorar as observações feitas por telescópios terrestres, que sofrem distorções causadas pela atmosfera terrestre. Como ainda é tecnicamente difícil enviar espelhos maiores que 8 metros para o espaço, o software se torna a solução mais viável para melhorar a qualidade das imagens captadas na Terra.
Pressão sobre recursos computacionais e financiamento
Apesar do progresso, a demanda global por acesso a GPUs está crescendo e pressionando os recursos disponíveis. A UC Santa Cruz, com apoio da National Science Foundation (NSF), montou um cluster de GPUs para pesquisa, mas ele já começa a ficar obsoleto diante do aumento do interesse por técnicas intensivas em computação.
Além disso, propostas recentes do governo dos EUA sugerem cortes de até 50% no orçamento da NSF, o que pode prejudicar a expansão e manutenção desses recursos essenciais para a comunidade científica.
Segundo Robertson, os pesquisadores precisam ser empreendedores para convencer as instituições a investir em tecnologias de ponta, especialmente porque as universidades costumam ser avessas a riscos e possuem recursos limitados. "É preciso mostrar que essa é a direção que o campo está tomando", afirma.