El nuevo método de aprendizaje profundo agrega 301 planetas al recuento total de Kepler

Los científicos agregaron recientemente una gran cantidad de 301 exoplanetas recientemente validados al recuento total de exoplanetas. La multitud de planetas es la última en unirse a los 4.569 planetas ya validados que orbitan una multitud de estrellas distantes. ¿Cómo descubrieron los científicos tantos planetas, aparentemente todos a la vez? La respuesta está en una nueva red neuronal profunda llamada ExoMiner.

Las redes neuronales profundas son métodos de aprendizaje automático que aprenden automáticamente una actividad cuando se proporcionan suficientes datos. ExoMiner es una nueva red neuronal profunda que aprovecha la supercomputadora de la NASA, Pléyades, y puede distinguir exoplanetas reales de diferentes tipos de impostores o «falsos positivos». Su diseño está inspirado en varias pruebas y propiedades que los expertos humanos utilizan para confirmar nuevos exoplanetas. Y aprenda a utilizar exoplanetas confirmados en el pasado y casos de falsos positivos.

ExoMiner integra a personas que son profesionales en el análisis de datos y descifrar qué es y qué no es un planeta. Específicamente, los datos recopilados por la nave espacial Kepler de la NASA y K2, su próxima misión. Para misiones como Kepler, con miles de estrellas en su campo de visión, cada una con la capacidad de albergar múltiples exoplanetas potenciales, es una tarea extremadamente lenta analizar grandes conjuntos de datos. ExoMiner resuelve este dilema.

«A diferencia de otros programas de aprendizaje automático que detectan exoplanetas, ExoMiner no es una caja negra; no hay ningún misterio en cuanto a por qué decide que algo es un planeta o no», dijo Jon Jenkins, científico de exoplanetas en el Centro de Investigación Ames de la NASA en Silicon Valley, California. . . «Podemos explicar fácilmente qué características de los datos llevan a ExoMiner a rechazar o confirmar un planeta».

¿Cuál es la diferencia entre un confirmado y validado? exoplaneta? Un planeta se «confirma» cuando diferentes técnicas de observación revelan características que solo pueden ser explicadas por un planeta. Un planeta se «valida» usando estadísticas, lo que significa qué tan probable o improbable es un planeta según los datos.

En un artículo publicado en Periódico de Astrofísica, El equipo de Ames muestra cómo ExoMiner descubrió 301 planetas utilizando los datos del conjunto restante de posibles planetas, o candidatos, en el Archivo de Kepler. Los 301 planetas validados por máquinas fueron originalmente detectados por el oleoducto del Centro de Operaciones Científicas de Kepler y promovidos al estado de candidatos a planetas por la Oficina de Ciencias de Kepler. Pero hasta ExoMiner, nadie pudo validarlos como planetas.

El documento también demuestra cómo ExoMiner es más preciso y consistente al excluir falsos positivos y más capaz de revelar las firmas auténticas de los planetas que orbitan alrededor de sus estrellas madre, todo mientras les da a los científicos la oportunidad de ver en detalle lo que llevó a ExoMiner a su conclusión.

«Cuando ExoMiner dice que algo es un planeta, puede estar seguro de que es un planeta», agregó Hamed Valizadegan, líder del proyecto ExoMiner y gerente de aprendizaje automático de la Asociación de Investigación Espacial de Universidades en Ames. «ExoMiner es extremadamente preciso y algo más confiable que los clasificadores de máquinas existentes y los expertos humanos que debería emular debido al sesgo que viene con el etiquetado humano».

Se cree que ninguno de los planetas recién confirmados es similar a la Tierra o se encuentra en la zona habitable de sus estrellas progenitoras. Pero comparten características similares a la población general de exoplanetas confirmados en nuestro vecindario galáctico.

«Estos 301 descubrimientos nos ayudan a comprender mejor los planetas y los sistemas solares más allá del nuestro, y lo que hace que el nuestro sea tan único», dijo Jenkins.

A medida que continúa la búsqueda de otros exoplanetas, con misiones que utilizan fotometría de tránsito, como el Satélite de reconocimiento de exoplanetas en tránsito de la NASA, o TESS, y la próxima misión PLAnetary Transits and Oscillations of Stars, o PLATO, de la Agencia Espacial Europea, ExoMiner tendrá más oportunidades de demostrarlo. está a la altura de la tarea.

«Ahora que hemos entrenado a ExoMiner usando los datos de Kepler, con un pequeño ajuste, podemos transferir ese aprendizaje a otras misiones, incluida TESS, en la que estamos trabajando actualmente», dijo Valizadegan. «Hay espacio para crecer».