Impresionante inteligencia artificial identifica 50 nuevos planetas a través información antigua de la NASA

Investigadores británicos identificaron 50 nuevos planetas usando inteligencia artificial, marcando así un hito tecnológico en el campo de la astronomía. 

Los astrónomos y científicos computacionales de la Universidad de Warwick, Inglaterra, construyeron un algoritmo de aprendizaje mecánico para excavar en información vieja de la NASA que contenía miles de potenciales candidatos a cuerpos celestes. 

No está claro, sin embargo, cuáles de estos candidatos son genuinos. Cuando los científicos buscan exoplanetas, observan por puntos negros en la luz, lo que confirma que algo está pasando en frente de la proyección de una estrella.

Estas manchas también podrían ser causadas por otros factores, como interferencia de fondo o errores en la cámara. Pero esta nueva IA puede diferenciar estos escenarios. 

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El equipo entrenó al algoritmo para que leyera la información recolectada por el ahora retirado Telescopio Espacial Kepler de la NASA, el cual pasó nueve años en el espacio profundo en una misión caza-planetas. 

Una vez que el algoritmo aprendió a separar apropiadamente a los planetas de los falsos positivos, fue utilizado para analizar pilas de antigua información – encontrando así 50 exoplanetas. 

Este medio centenar de planetas ajenos a nuestro sistema solar, que orbitan en torno a otras estrellas, varían de tamaños tan grandes como Neptuno a tan pequeños como la Tierra, según afirmó la universidad en un comunicado de prensa.

Algunas de sus órbitas son tan largas como 200 días, mientras que otras duran sólo 24 horas. Y ahora que los astrónomos saben con certeza que estos planetas son reales, pueden priorizarlos para seguir observándolos. 

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Los hallazgos fueron publicados en la revista mensual Royal Astronomical Society. 

“En términos de validación planetaria, nunca nadie había podido usar una inteligencia artificial antes de esto” aseguró a CNN David Armstrong, investigador de la Universidad de Warwick y principal autor del estudio. 

El aprendizaje mecánico ha sido usado para evaluar posibles candidatos a planetas, pero nunca al interior de un marco probabilístico, que es lo que necesitas para validar la existencia de un planeta”, concluyó Armstrong.