Quando um raio cósmico colide com a atmosfera terrestre, ele não chega anunciado. Simplesmente aparece invisível, instantâneo e desencadeando uma cascata de partículas secundárias que se multiplicam em cadeia até o solo. Esse fenômeno, chamado de chuveiro atmosférico extenso, é tudo o que os detectores conseguem captar. A partícula original, a que realmente importa, já desapareceu na colisão. O que sobra é um sinal eletrônico complexo, petabytes de dados brutos, e a pergunta que move a pesquisa de Marcos Vinicius Tomás Olegario: o que, afinal, chegou até aqui?
Doutorando do grupo APOEMA no Instituto de Física de São Carlos, da USP, Marcos trabalha com a simulação desses chuveiros e análise de dados para o CTAO. Em termos práticos, sua missão é desenvolver as ferramentas computacionais — incluindo redes neurais treinadas sob medida — capazes de ler o rastro deixado por esse fenômeno em cascata e reconstruir a identidade da partícula primária: se era um próton, um núcleo de ferro, um hélio. “O meu objetivo principal é dizer qual foi a partícula que chegou aqui na Terra”, define. “Em nenhum experimento conseguimos detectar, diretamente, a partícula primária, mas o resultado da interação dela com a atmosfera.”
A atmosfera como telescópio
Há uma ironia elegante no coração dessa pesquisa. A mesma atmosfera que destrói o raio cósmico é a que permite estudá-lo. Sem ela, não haveria chuveiro. Sem o chuveiro, não haveria luz Cherenkov. Sem a luz Cherenkov, os telescópios do CTAO não teriam o que capturar. “Ao mesmo tempo que ela é o grande escudo, ela também é o nosso telescópio”, reflete Marcos. A atmosfera, nesse sentido, não é um obstáculo à observação, mas um instrumento.
O desafio está em interpretar o que esse “telescópio natural” registra. O sinal que os detectores captam não é uma imagem direta do céu; é um sinal eletrônico que precisa ser convertido em dados científicos utilizáveis. Esse processo exige modelos matemáticos sofisticados e poder computacional considerável. É aqui que a inteligência artificial entra — não o tipo de IA com que se conversa por texto, mas redes neurais construídas do zero, treinadas especificamente para reconhecer padrões nos dados do CTAO. “Não utilizamos essas IAs prontas, do mercado. Montamos nossa própria IA, com base em vários modelos disponíveis, para tentar fazê-la errar o mínimo possível.”
Treinar antes de jogar
Como o CTAO ainda não opera em plena capacidade, Marcos trabalha hoje com dados simulados, que são recriações computacionais de como os detectores responderiam a diferentes tipos de eventos. É uma etapa fundamental: quando os dados reais chegarem, a equipe já saberá como tratá-los. “Simulamos como o CTAO veria uma determinada galáxia e criamos esses dados para análise, na expectativa de que saberemos como lidar com essa informação.”
Marcos faz questão de ressaltar os limites do exercício: na vida real, haverá ruídos que a simulação não prevê — câmeras que queimam, luz parasita de faróis nas proximidades, interferências eletrônicas. O treino é necessário, mas nunca será perfeito.
O pesquisador recorre a uma analogia que ilumina bem o problema. Quando se fala em raios cósmicos “muito energéticos”, a imaginação corre para usinas nucleares ou bombas. A realidade é mais sutil e espantosa. “Quando eu falo de uma partícula muito energética, eu quero dizer que ela tem a energia suficiente à de pegar um tijolo e jogar no seu pé. Não é uma energia de usina nuclear.” O que impressiona não é a magnitude da energia, mas o fato de ela estar inteiramente concentrada em uma partícula subatômica.
Do Ceará ao CTAO
A trajetória de Marcos até a astrofísica de partículas começa em Juazeiro do Norte, no Ceará, onde cresceu e fez o ensino médio integrado ao técnico em eletrotécnica, no Instituto Federal. Já nessa época, acumulava medalhas em olimpíadas científicas e organizava observações astronômicas abertas ao público. A curiosidade pelo cosmos era precoce e plural.
Na graduação em Física Computacional, no Instituto de Física de São Carlos, da USP, a combinação de simulação e astrofísica se revelou o caminho natural. Na iniciação científica com o professor Luiz Vitor de Souza Filho, trabalhou com simulações de matéria escura. No doutorado direto, sem mestrado, migrou para a análise de chuveiros atmosféricos extensos e os dados do CTAO.
Em 2024, veio a experiência que define seu entusiasmo pelo projeto: uma escola internacional organizada pela própria colaboração do CTAO, com aulas teóricas em Bertinoro, na Itália, e visitas técnicas em La Palma, nas Ilhas Canárias — onde o LST-1, o primeiro telescópio de grande porte do consórcio, já está em operação. “Uma das coisas que eu nunca vou esquecer é que a gente foi visitar esse telescópio à noite”, conta. Ele descreve o LST-1 virando rapidamente para apontar a uma nova região do céu em menos de 30 segundos — um prédio de mais de 30 metros em movimento, respondendo a um alerta de explosão de raios gama transmitido por satélite. “Parece coisa de filme!”, relembra.
Ciência num país de mentes brilhantes
Marcos fala com entusiasmo sobre sua pesquisa, mas sem romantizar a realidade de quem faz ciência no Brasil. Ele reconhece que ocupa uma posição de privilégio (bolsista Fapesp, a infraestrutura do APOEMA, apoio para participar de eventos internacionais) e sabe que esse cenário está longe de ser a norma. “Infelizmente, essa não é a realidade de todos os pesquisadores no Brasil. A maior parte dos alunos de mestrado e doutorado trabalha sem bolsa”, revela.
Para ele, o problema não é a falta de talento. “O nosso país tem tantas mentes brilhantes, em cada uma das suas regiões, em cada estado, em cada cidade…” O que falta, diz Marcos, é valorização. Pesquisadores que não conseguem verba para viajar a congressos não divulgam seu trabalho, não fazem colaborações, não fortalecem a ciência brasileira. Alguns simplesmente saem do país. “A gente aprende na escola, desde o ensino médio, essa fuga de cérebros.”
O próprio Marcos representa um caminho possível, mas raro: o de quem encontrou, no interior de São Paulo, as condições para trabalhar num dos projetos científicos mais ambiciosos do planeta — e que, nos próximos anos, vai usar redes neurais treinadas à mão para ajudar a decifrar o que chegou até nós vindo das profundezas do universo.