Cientistas descobriram uma enorme e densa estrutura que ocupa a fronteira entre o núcleo externo líquido da Terra e o manto inferior. Essa camada fica a cerca de três mil quilômetros abaixo da superfície.

Para encontrar tal estrutura, os pesquisadores contaram com o auxílio de um algoritmo de aprendizado de máquina, inicialmente desenvolvido para analisar galáxias distantes. A pesquisa foi publicada na revista Science.

Uma das anomalias, localizada nas profundezas das Ilhas Marquesas, na Polinésia Francesa, nunca havia sido encontrada antes. Descobriu-se também que uma outra estrutura similar, abaixo do Havaí, é na verdade muito maior do que o estimado anteriormente.

A equipe de pesquisadores, liderados por Doyeon Kim, sismólogo e pós-doutorando da Universidade de Maryland, alimentaram o algoritmo chamado “Sequencer” com sismogramas capturados de centenas de terremotos ocorridos entre 1990 e 2018. Embora estudos sismológicos tendam a se concentrar em conjuntos de dados relativamente pequenos da atividade regional de terremotos, o “Sequencer” permitiu a análie de sete mil terremotos, cada um com magnitude de pelo menos 6,5 pontos na escala Richter, que abalaram o subsolo do Oceano Pacífico nos últimos 30 anos.

“Este estudo é muito especial porque, pela primeira vez, conseguimos analisar sistematicamente um conjunto de dados tão grande, que realmente cobrem mais ou menos toda a bacia do Pacífico”, afirmou Kim à Vice. Embora estruturas no fundo do planeta já tenham sido mapeadas, a pesquisa é uma oportunidade para “reunir tudo e tentar explicar em um contexto global”, segundo o pesquisador.

Reprodução

Ilhas Marquesas. Imagem: Tom Patterson


Ondas de cisalhamento

Terremotos criam ondas sísmicas que viajam pelo interior da Terra, onde são espalhadas e distorcidas por estruturas profundas dentro do nosso planeta. Esses padrões distorcidos são capturados em sismogramas, permitindo que os sismólogos capturem vislumbres do subterrâneo inacessível do nosso planeta.

A equipe se concentrou nos dados produzidos pelas ondas de cisalhamento (S), que viajam ao longo da fronteira entre o núcleo e a porção inferior do manto da Terra. Essas são as ondas secundárias mais lentas que seguem os tremores iniciais, chamados de ondas primárias (P) e que produzem sinais mais claros.

A equipe procurou as ondas S difratando ao longo do manto principal. Quando as ondas S atingem essas estruturas, produzem um tipo de assinatura semelhante a um eco (chamado “pós-cursor”). Esses ecos indicam a presença de anomalias nas profundezas do planeta, denominadas zonas de velocidade ultra baixa (ULVZs), que são manchas densas no limite do núcleo.

Não se sabe exatamente como as ULVZs são formadas ou do que são feitas, mas sabe-se que elas têm diâmetros de cerca de 100 quilômetros e são densas o bastante para desacelerar as ondas que passam por elas.

Ao analisar milhares de dados no “Sequencer”, os cientistas descobriram que os sinais pós-cursor mais fortes estavam no Havaí e nas Ilhas Marquesas. Isso evidencia a existência de duas “mega ULVZs”, zonas com mil quilômetros ou mais.

 

Reprodução

Mapa do interior da Terra com base no novo estudo. Imagem: D. Kim, V. Lekíc, B. Ménard, D. Baron e M. Taghizadeh-Popp

As “mega ULVZs” são estruturas intrigantes não apenas por seu tamanho, mas porque podem ser compostas de materiais exóticos que remontam a um tempo antes de termos uma Lua. Essas enormes anomalias poderiam ser material parcialmente derretido que antecede o evento de formação da Lua, supostamente resultado de uma colisão gigantesca entre a Terra primitiva e um objeto do tamanho de Marte há mais de quatro bilhões de anos.

“Isso é muito interessante, porque pode indicar que as mega ULVZs são especiais e podem hospedar assinaturas geoquímicas primitivas que foram relativamente desmistificadas desde o início da história da Terra”, explicou Kim.

O estudo demonstra as aplicações de algoritmos como o Sequencer, que usam um processo chamado aprendizado não supervisionado, para processar conjuntos de dados complexos como os de sismologia e astronomia. Ao contrário de algoritmos de aprendizado supervisionado, treinados para classificar as informações com base em rótulos conhecidos, os algoritmos não supervisionados são projetados para encontrar insights em conjuntos de dados não rotulados – basicamente, quando você não sabe ao certo o que está procurando.

A equipe planeja continuar desenvolvendo a nova técnica ao examinar ondas de frequência mais alta que podem fornecer mais detalhes sobre as estruturas entre o manto e o núcleo do planeta. Os pesquisadores também pretendem expandir seus conjuntos de dados para sismogramas do Oceano Atlântico.

Via: Vice