Un nuevo algoritmo de inteligencia artificial ha descubierto más de 300 exoplanetas previamente desconocidos en datos recopilados por el desaparecido telescopio de caza de exoplanetas.
los telescopio espacial kepler, el primer cazador de exoplanetas dedicado de la NASA, ha detectado cientos de miles de estrellas en busca de mundos potencialmente habitables más allá del nuestro. Sistema solar. La colección de planetas potenciales que ha recolectado continúa generando nuevos descubrimientos incluso después de la desaparición del telescopio. Los expertos humanos analizan los datos en busca de signos de exoplanetas. Pero un nuevo algoritmo llamado ExoMiner ahora puede simular este procedimiento y limpiar el catálogo de manera más rápida y eficiente.
El telescopio, que dejó de operar en noviembre de 2018, buscó caídas temporales en el brillo de las estrellas que pueden ser causadas por un planeta en tránsito frente al disco de la estrella visto desde la perspectiva de Kepler. Pero no toda esta penumbra es la razón planetas exteriores, y los científicos tuvieron que seguir procedimientos detallados para distinguir los falsos positivos de las cosas reales, de acuerdo con a Declaración de la NASA.
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ExoMiner, es la llamada red neuronal, que es una especie de algoritmo de inteligencia artificial que puede aprender y mejorar sus capacidades cuando se alimenta con suficiente cantidad de datos. Y Kepler ha producido una gran cantidad de datos: en sus menos de 10 años de servicio, el telescopio ha descubierto miles de planetas candidatos, casi 3.000 de los cuales han sido confirmados desde entonces. Esta es la gran mayoría del total Actualmente se conocen 4.569 exoplanetas.
Para cada exoplaneta candidato, los científicos que analizan los datos de Kepler observarían la curva de luz y calcularían el tamaño de una fracción de estrella Parece que el planeta está cubierto. También analizarán cuánto tiempo le tomaría a un planeta potencial cruzar el disco de la estrella. En algunos casos, es poco probable que los cambios de brillo observados se expliquen por un exoplaneta que orbita el Sistema Solar. El algoritmo ExoMiner siguió exactamente el mismo proceso pero de manera más eficiente, lo que permitió a los investigadores agregar un grupo de 301 exoplanetas previamente desconocidos al catálogo de planetas Kepler simultáneamente.
“Cuando ExoMiner dice que algo es un planeta, puedes estar seguro de que es un planeta”, dijo Hamid Valizadegan, líder del proyecto ExoMiner y director de aprendizaje automático del Consorcio de Investigación Espacial de Universidades en el Centro de Investigación Ames de la NASA, en el comunicado. “ExoMiner es muy preciso y de alguna manera más confiable que los clasificadores de máquinas actuales y los expertos humanos que se supone que emula debido a los sesgos que vienen con las etiquetas humanas”.
Ahora que ExoMiner ha demostrado sus habilidades, los científicos buscan usarlo para ayudar a examinar los datos de las misiones de búsqueda de exoplanetas actuales y futuras, como la misión actual de la NASA. Transitando un satélite para estudiar los planetas exteriores (TESS) o la misión Planetas en tránsito y oscilación estelar (PLATO) de la Agencia Espacial Europea, que se lanzará en 2026.
Desafortunadamente, ninguno de los exoplanetas recientemente confirmados son candidatos probables para albergar vida, ya que se encuentran fuera de las zonas habitables de sus estrellas madres.
En el comunicado, la NASA dijo que el artículo ha sido aceptado para su publicación en el Astrophysical Journal. a borrador Disponible para leer en preimpresión arXiv.org.
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