La inteligencia artificial (IA) ha avanzado a grandes pasos durante los últimos años. Esto es debido al desarrollo por el que han apostado las grandes empresas tecnológicas, pero esta tecnología no sirve solo para hacer cálculos, generar algoritmos o crear arte.
Ahora podría ser utilizada para encontrar planetas fuera de nuestro Sistema Solar. Un grupo de investigadores de la Universidad de Georgia demostró que el aprendizaje automático se puede utilizar para encontrar exoplanetas, lo que cambiaría la forma en que los científicos detectan e identifican nuevos planetas lejos de la Tierra.
El primer exoplaneta se encontró en 1992 y aunque se sabe que existen más de 5000, estos han sido los más fáciles de encontrar para los científicos. Este no es el caso de los exoplanetas en etapa de formación, porque están a cientos de años luz de la Tierra, y los discos donde se forman son más gruesos que la distancia de la Tierra al Sol.
Esta imagen muestra al exoplaneta HIP 65425 b en diferentes bandas de luz infrarroja, visto desde el telescopio espacial James Webb. NASA/ESA/CSA, A. Carter (UCSC), el equipo del ERS 1386 y A. Pagan (STScI).
“El aprendizaje automático rara vez se ha aplicado al tipo de datos que usamos antes, específicamente para observar sistemas que todavía están formando planetas activamente”, explicó en un comunicado Jason Terry, estudiante de doctorado en el Departamento de Física y Astronomía y autor principal del estudio.
De este modo, los expertos utilizan exclusivamente datos de telescopios sintéticos generados por simulaciones por computadora para entrenar esta IA. Luego aplicaron los datos de telescopios reales. Para Cassandra Hall, co-autora e investigadora principal del Grupo de Investigación de Exoplanetas y Formación de Planetas, esto “allana el camino para una avalancha de descubrimientos a medida que llegan los datos del Telescopio James Webb”.
“El potencial para obtener buenos datos se está disparando, por lo que es un momento muy emocionante para el campo”, aseguró Terry. Por el momento, el trabajo del está diseñado para desarrollar una base concreta para futuras aplicaciones de datos de observación, demostrando la eficacia del método mediante el uso de observaciones simuladas.
Los hallazgos de este estudio fueron publicados en la revista científica arXiv.
[Vía @futuro_360] Científicos captan una migración galáctica de estrellas hacia Andrómeda, la galaxia vecina más cercana a la Vía Lácteahttps://t.co/YXtMtDZ7CY
— CNN Chile (@CNNChile) February 10, 2023
Martes / 22:30 / CNN Chile
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