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Con inteligencia artificial descubren 50 nuevos planetas

Una forma de inteligencia artificial, más precisamente un algoritmo de aprendizaje automático, ha confirmado la existencia de 50 potenciales planetas.

Desarrollado por científicos británicos, el mecanismo analizó una muestra de potenciales cuerpos astrales capturados por distintos telescopios, determinando con precisión entre los reales y los falsos positivos.

Las conclusiones justifican el uso de múltiples técnicas de validación, incluido un algoritmo de aprendizaje automático, al confirmar estadísticamente futuros descubrimientos de exoplanetas, según el estudio publicado en la revista mensual de la Royal Astronomical Society.

Falsos positivos

Muchos estudios de exoplanetas buscan en las grandes cantidades de datos que entregan los telescopios las señales de los planetas que pasan entre el telescopio y su estrella, un fenómeno más conocido como tránsito.

Sin embargo, los tránsitos también podrían ser causados por un sistema estelar binario, interferencia de un objeto en el fondo e incluso pequeños errores en la cámara.

Estos falsos positivos se pueden filtrar en un proceso de validación planetaria.

Enseñando al algoritmo

Investigadores de la Universidad de Warwick y del Instituto Alan Turing construyeron un algoritmo basado en el aprendizaje automático capaz de separar los planetas reales de los falsos, en las grandes muestras de miles de candidatos encontrados por misiones de telescopios como Kepler y TESS.

El algoritmo fue entrenado para reconocer planetas reales usando dos grandes muestras de planetas confirmados y falsos positivos de la misión Kepler.

Los investigadores lo utilizaron en un conjunto de datos de candidatos planetarios sin confirmar de Kepler, lo que arrojó como resultado cincuenta nuevos planetas confirmados gracias al aprendizaje automático.

Las anteriores técnicas de aprendizaje automático han clasificado a los candidatos, pero nunca habían determinado la probabilidad de que un candidato sea un verdadero planeta por sí mismos, un paso necesario para la validación del planeta.

Como Neptuno y la Tierra

Los 50 planetas van desde mundos tan grandes como Neptuno hasta más pequeños que la Tierra, con órbitas de hasta 200 días terrestres hasta uno solo.

Al confirmar que los 50 planetas son reales, los astrónomos pueden priorizarlos para futuras observaciones con telescopios dedicados.

David Armstrong, del Departamento de Física de la Universidad de Warwick, afirmó que “en lugar de decir qué candidatos tienen más probabilidades de ser planetas, ahora podemos decir cuál es la probabilidad estadística precisa”.

Cerca del 30 por ciento de los planetas conocidos a la fecha se han validado con un solo método. “Cuando hay menos del 1 por ciento de posibilidades de que un candidato sea un falso positivo, se considera un planeta validado”, complementó Armstrong.

Una vez construido y entrenado, el algoritmo es más rápido que las técnicas existentes y puede automatizarse por completo, ideal para analizar miles de candidatos planetarios potencialmente observados.

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Juan Ignacio Rouyet Ruiz (Madrid, 1967) es Doctor en Informática e Ingeniero de Telecomunicaciones. Actualmente, es director de Entrega para los servicios de consultoría en Quint, Director del Máster de Emprendimiento Digital de la UNIR y Presidente del think tank We The Humans que busca soluciones éticas para la inteligencia artificial. Es colaborador habitual en la revista Digital Biz y esglobal. Pero, ante todo, Juan Ignacio se define como un ingeniero humanista.

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Dos de los tres exoplanetas han sido confirmados, K2-416 b y K2-417 b, con un tercer planeta, EPIC 246251988 b, que sigue siendo un candidato a exoplaneta. (Para ser actualizado de exoplaneta candidato a exoplaneta confirmado, una observación inicial debe ser verificada a través de observaciones de otros dos telescopios). Los planetas van desde 2,6 veces el tamaño de la Tierra hasta 4 veces el tamaño de la Tierra, lo que los hace pequeños en comparación con la mayoría de los exoplanetas descubiertos.
Concepto artístico de la nave espacial Kepler. NASA/Ames/JPL-Caltech
Los planetas en sí mismos podrían no ser los descubrimientos más emocionantes, según los investigadores, pero lo especial de ellos es la forma en que fueron descubiertos.

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Descubren exoplaneta desconocido con aprendizaje automático
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Cuando se trata de descubrir nuevos cuerpos astronómicos, a veces los humanos son insustituibles gracias a sus habilidades en la detección de patrones. Pero en otros casos, las computadoras pueden detectar cosas que no son visibles para los humanos, incluida una instancia reciente en la que se descubrió un exoplaneta utilizando el aprendizaje automático.

El exoplaneta fue descubierto por investigadores de la Universidad de Georgia dentro de un disco protoplanetario llamado HD 142666. Un disco protoplanetario es un disco giratorio de gas que gira alrededor de estrellas jóvenes, y a partir del cual se forman los planetas. Los planetas se forman dentro de estos discos a medida que la materia se agrupa hasta que finalmente tiene suficiente gravedad para atraer más material. Los investigadores analizaron un conjunto anterior de observaciones de un conjunto completo de discos protoplanetarios y utilizaron un modelo de aprendizaje automático para buscar exoplanetas que podrían haberse perdido la primera vez. Identificaron un disco donde era probable que estuviera un planeta, basándose en la forma inusual en que el gas se movía dentro del disco.
Proyecto de subestructuras de disco en alta resolución angular (DSHARP)
"Confirmamos el planeta usando técnicas tradicionales, pero nuestros modelos nos dirigieron a ejecutar esas simulaciones y nos mostraron exactamente dónde podría estar el planeta", dijo el autor principal Jason Terry en un comunicado. "Cuando aplicamos nuestros modelos a un conjunto de observaciones más antiguas, identificaron un disco que no se sabía que tuviera un planeta a pesar de que ya había sido analizado. Al igual que los descubrimientos anteriores, realizamos simulaciones del disco y descubrimos que un planeta podría recrear la observación".

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