Un nuevo algoritmo de inteligencia artificial ha descubierto más de 300 exoplanetas previamente desconocidos en datos recopilados por un telescopio de caza de exoplanetas ahora desaparecido.
los Telescopio espacial Kepler, El primer cazador de exoplanetas dedicado de la NASA, ha observado cientos de miles de estrellas en busca de mundos potencialmente habitables fuera del nuestro. sistema solar. El catálogo de planetas potenciales que compiló continúa generando nuevos descubrimientos incluso después de que el telescopio ha desaparecido. Los expertos humanos analizan los datos en busca de signos de exoplanetas. Pero un nuevo algoritmo llamado ExoMiner ahora puede imitar ese procedimiento y examinar el catálogo de manera más rápida y eficiente.
El telescopio, que se cerró en noviembre de 2018, buscó disminuciones temporales en el brillo de las estrellas que podrían ser causadas por un planeta que se cruza frente al disco de la estrella como se ve desde la perspectiva de Kepler. Pero no todos estos apagones son causados por exoplanetas, y los científicos tuvieron que pasar por procedimientos elaborados para distinguir los falsos positivos de las cosas reales, de acuerdo con a Declaración de la NASA.
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ExoMiner, es una llamada red neuronal, un tipo de algoritmo de inteligencia artificial que puede aprender y mejorar sus habilidades si se alimenta con una cantidad suficiente de datos. Y Kepler ha generado una gran cantidad de datos: en menos de 10 años de su servicio, el telescopio ha descubierto miles de planetas candidatos, de los cuales casi 3.000 han sido confirmados. Esta es la gran mayoría del total 4.569 exoplanetas conocidos actualmente.
Para cada exoplaneta candidato, los científicos que examinan cuidadosamente los datos de Kepler observarían la curva de luz y calcularían qué tan grande es una porción del planeta. estrella el planeta parece cubrir. También analizarían cuánto tiempo parece tardar el planeta potencial en cruzar el disco de la estrella. En algunos casos, es poco probable que los cambios observados en el brillo se expliquen por un exoplaneta en órbita. El algoritmo ExoMiner sigue exactamente el mismo proceso pero de manera más eficiente, lo que permitió a los investigadores agregar simultáneamente un lote de 301 exoplanetas previamente desconocidos al catálogo del planeta Kepler.
«Cuando ExoMiner dice que algo es un planeta, puedes estar seguro de que es un planeta», dijo en el comunicado Hamed Valizadegan, líder del proyecto ExoMiner y jefe de aprendizaje automático de la Asociación de Investigación Espacial de Universidades en el Centro de Investigación Ames de la NASA. «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 conlleva el etiquetado humano».
Ahora que ExoMiner ha demostrado sus capacidades, los científicos buscan usarlo para ayudar a filtrar datos de otras misiones de investigación de exoplanetas existentes y futuras, como la actual NASA. Satélite de estudio de exoplanetas de tránsito (TESS) o la misión Tránsitos planetarios y oscilaciones de las estrellas (PLATO) de la Agencia Espacial Europea que se lanzará en 2026.
Desafortunadamente, ninguno de los exoplanetas recientemente confirmados son candidatos probables para la vida, ya que están ubicados fuera de las zonas habitables de sus estrellas madres.
El artículo fue aceptado para su publicación en el Astrophysical Journal, dijo la NASA en el comunicado; a borrador del documento está disponible para leer en el sitio de preimpresión arXiv.org.
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