Um projeto de ciência cidadã da NASA convida qualquer pessoa com celular ou computador a apontar falsos sinais em imagens de telescópios espaciais, e em um mês 823 voluntários já fizeram mais de 47 mil classificações
Telescópios espaciais também erram. Reflexos, raios cósmicos e defeitos de câmera criam pontos que parecem galáxias e não são. A NASA lançou o Artifact InSPECtor para que voluntários ensinem uma inteligência artificial a reconhecer esses falsos sinais nos dados do Euclid e, a partir de 2027, do Roman.
O Falcon Heavy decola com o telescópio espacial Nancy Grace Roman do Centro Espacial Kennedy, na Flórida, em 30 de agosto de 2026. Foto: NASA/John Kraus, via NASA Image Library.
Para participar, basta abrir a página do Artifact InSPECtor no Zooniverse pelo celular, tablet ou computador, fazer o tutorial e marcar os falsos sinais nas imagens. O projeto de ciência cidadã da NASA usa as marcações para melhorar a IA que limpa os dados dos telescópios Euclid e Roman.
O que é um artefato em dado de telescópio
Artefato é o nome que os astrônomos dão a qualquer sinal que não vem de um objeto real, como uma estrela ou uma galáxia. Segundo a NASA, eles surgem de luz refletida na estrutura do telescópio, de raios cósmicos que batem no detector e de defeitos da câmera ou da eletrônica.
A agência compara com a mancha na lente do celular que aparece na foto, ou com o reflexo do Sol que esconde parte da imagem. No dado astronômico, esse borrão pode ser confundido com um objeto de verdade.
Por que a inteligência artificial precisa de ajuda
Os astrônomos criaram ferramentas de IA que aprendem a reconhecer artefatos, mais ou menos como o celular reconhece rostos. Em instrumentos novos, porém, a IA nem sempre separa direito o que é falso do que é real, admite a NASA. Os olhos humanos servem de gabarito.
Cada imagem passa por vários voluntários. As marcações viram instruções melhores para a IA, que depois vai revisar sozinha volumes de dados grandes demais para qualquer equipe humana.
Euclid e Roman, os dois telescópios do projeto
O Euclid foi construído pela Agência Espacial Europeia, com contribuições da NASA, e coleta luz de milhões de galáxias distantes. O Roman, da NASA, foi lançado em 30 de agosto de 2026 e deve observar um número parecido de galáxias, em outras distâncias e densidades do céu.
Juntos, os dois querem responder perguntas sobre a expansão do universo e a energia escura, a força misteriosa que acelera essa expansão.
O espectrógrafo, um prisma no espaço
Os dados do projeto vêm de espectrógrafos, instrumentos que funcionam como um prisma: separam a luz de cada galáxia num arco-íris de cores, chamado espectro. Pelo espectro, os cientistas descobrem a distância da galáxia, que tipos de estrela ela tem e até informações sobre o buraco negro supermassivo no centro.
Um artefato no lugar errado pode distorcer essa leitura. Por isso a limpeza vem antes da ciência.
Quanto o projeto já avançou em um mês
Pelos números públicos da plataforma Zooniverse, consultados à 0h30 desta sexta, 2 de outubro, o Artifact InSPECtor estreou em 1º de setembro e já reuniu 47.219 classificações feitas por 823 voluntários.
Das 2.935 imagens carregadas até agora, 2.025 já receberam marcações suficientes e saíram da fila. Restam 910 imagens abertas. Os dados do Roman só entram a partir do começo de 2027, o que deve abrir uma nova rodada de trabalho.
| Dado | Valor em 2/10/2026 |
|---|---|
| Estreia no Zooniverse | 1º de setembro de 2026 |
| Classificações feitas | 47.219 |
| Voluntários que classificaram | 823 |
| Imagens no projeto | 2.935 |
| Imagens concluídas | 2.025 (69%) |
| Idiomas disponíveis | Inglês, japonês e francês |
Números públicos do projeto na plataforma Zooniverse, consultados pela API às 0h30 de 2 de outubro de 2026.
A ciência cidadã ainda não fala português neste projeto
O Artifact InSPECtor está disponível em inglês, japonês e francês, segundo a própria plataforma. Quem não lê inglês pode usar o tradutor do navegador no tutorial, mas a tarefa em si é visual: olhar a imagem e marcar o que parece falso.
Brasileiros já fazem ciência cidadã em outras frentes, como mostram as espécies mais fotografadas no iNaturalist e o mapa de lacunas de biodiversidade do GBIF.
Uma tarefa que até criança faz
A NASA cita uma participante de 9 anos, identificada como Maeve F., que achou legal ajudar a ensinar novas habilidades a computadores. O projeto diz aceitar participantes de todas as idades.
Satélites e telescópios produzem dados que a ciência não dá conta de olhar sozinha, como os registros do satélite que filmou a aurora por 45 horas.
O que o voluntário não faz
Quem participa não descobre galáxias nem analisa energia escura diretamente. O trabalho é de controle de qualidade: ensinar a máquina a separar o falso do real. O efeito do projeto na precisão da IA ainda vai ser medido pelas equipes dos telescópios.
Os números do Zooniverse mudam a cada hora, porque novas classificações e novas imagens entram o tempo todo.
Fontes: NASA, anúncio do Artifact InSPECtor; NASA, destaques de dados e software de setembro de 2026; página do projeto no Zooniverse e API pública do Zooniverse. Gráfico e tabela: Watts & Wild.
