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Cómo AI encontró el primer sistema solar de ocho planetas más allá del nuestro

Con mucha fanfarria, la NASA acaba de anunciar el descubrimiento de un nuevo planeta rocoso, Kepler-90i. Orbitando una estrella a unos 2.545 años luz de distancia, el nuevo planeta tiene aproximadamente 1.3 veces el tamaño de la Tierra y un calor abrasador, alrededor de 800 grados Fahrenheit. El hallazgo es único por algunas razones: por un lado, Kepler-90i es el octavo planeta en el sistema solar Kepler-90 descubierto anteriormente, lo que hace de este sistema lejano la única familia de exoplanetas con tantos planetas como el nuestro.

Pero quizás más impresionante es cómo los investigadores encontraron el planeta: mediante el uso de una red neuronal artificial desarrollada por Google. La idea básica detrás de las redes neuronales es que, en lugar de programar reglas específicas en una computadora, los investigadores alimentan a esa computadora con un gran conjunto de datos y el sistema desarrolla su propia forma de realizar la tarea específica. Chris Shallue, un ingeniero de software de Google especializado en redes neuronales, en una conferencia de prensa, hace que cada capa de "neuronas" de computadora realice cálculos simples, pasando la salida a otra capa.

Tales sistemas se han utilizado previamente para traducir entre idiomas, identificar tumores de cáncer de mama o incluso identificar perritos calientes frente a no perritos calientes. "Nuestra idea era convertir esta técnica en los cielos y enseñar a un sistema de aprendizaje automático a identificar planetas alrededor de estrellas lejanas", dice Shallue. Los resultados de su equipo han sido aceptados para su publicación en The Astronomical Journal.

Sistema solar de 8 planetas El descubrimiento de Kepler-90i marca el primer sistema solar de ocho planetas conocido aparte del nuestro, y puede haber muchos más. (NASA / Wendy Stenzel)

Para utilizar este tipo de sistema para la caza de exoplanetas, los investigadores recurrieron a la vasta base de datos de candidatos planetarios que el telescopio espacial Kepler ha acumulado desde su lanzamiento en 2009. Kepler ha monitoreado el brillo de aproximadamente 200, 000 estrellas, observando débiles caídas en la luz: El signo revelador de un planeta en órbita. Luego, los investigadores o científicos ciudadanos en el terreno clasifican estos datos a mano (a veces con la ayuda de técnicas estadísticas) para identificar los candidatos planetarios más probables.

Es un proceso agotador y que requiere mucho tiempo: a partir de las aproximadamente 35, 000 señales de posibles exoplanetas que orbitan estrellas fuera de nuestro sistema solar, los investigadores hasta ahora han confirmado 2, 525 exoplanetas. "Este proceso es como buscar agujas en un pajar", dice Shallue.

Para ayudar a reducir posibles candidatos, los científicos se centran principalmente en las mayores caídas de luz de las estrellas, que significan los candidatos planetarios más probables. Entonces, Shallue y el equipo de la NASA activaron una red neuronal en las inmersiones más débiles, buscando planetas en los datos.

Los investigadores primero alimentaron el sistema alrededor de 15, 000 estrellas Kepler con planetas en órbita ya etiquetados. Luego proporcionó los datos de la red neuronal de 670 estrellas que fueron candidatas en la búsqueda de sistemas de varios planetas. El análisis arrojó dos nuevos exoplanetas: Kepler-90i y Kepler-80g, que es el sexto planeta en su sistema. Estadísticamente, dice Vanderburg, solo hay una probabilidad entre 10, 000 de que estos sean falsos positivos.

La red neuronal pudo encontrar estas agujas en el pajar mucho más rápida y eficientemente que los humanos, dice Shallue. "Esta es una técnica realmente poderosa", enfatiza Courtney Dressing, astrónomo de la Universidad de California en Berkeley que no participó en el estudio. "Y podrían tomar esto y aplicarlo a más estrellas y tal vez encontrar más planetas también".

La nueva técnica también plantea la posibilidad de que los sistemas con ocho (o incluso más) planetas no sean tan extraños después de todo. "En nuestro sistema solar sabemos que tenemos ocho planetas porque estamos en el sistema, podemos ver todos los planetas", dice Dressing. Pero si tomas un sistema exactamente como el nuestro y lo colocas a 30 años luz de distancia, ¿qué veríamos desde la Tierra? Probablemente veríamos a nuestro enorme gigante gaseoso Júpiter y posiblemente a la Tierra, dice Dressing. "Pero probablemente no sabríamos sobre ninguno de los otros planetas", dice ella.

Incluso Kepler-90 puede estar albergando más cuerpos en órbita, dice Andrew Vanderburg, un becario postdoctoral en la Universidad de Texas, Austin, autor del nuevo estudio. "Casi me sorprendería si no hubiera más planetas alrededor de esta estrella", dice, y señala que el planeta tiene una gran área a su alrededor que los investigadores aún no han examinado.

Los investigadores esperan perfeccionar aún más su sistema de inteligencia artificial para mejorar su capacidad de identificar falsos positivos y analizar las complejidades de los datos de Kepler. También planean aprovechar más información adicional que Kepler recopila sobre las estrellas, explica Dressing.

La idea de esta abundancia planetaria es emocionante por un par de razones, dice Dressing. Por un lado, significa que hay más lugares en nuestra galaxia donde la vida podría haber evolucionado. Pero también podría "cambiar nuestra imagen de cómo se forman los planetas en primer lugar", agrega.

El nuevo estudio también podría ser el comienzo de una colaboración oportuna. El satélite de estudio Exoplanet en tránsito se lanzará en marzo de 2018 para observar las estrellas cercanas en la búsqueda de cuerpos en órbita. "Ese conjunto de datos será tan grande, que si somos capaces de usar las sofisticadas herramientas computacionales y las redes neuronales para clasificar los planetas, estaremos mucho más avanzados en la caracterización de los planetas de lo que estaríamos si dependemos de los ojos humanos [solo ] ", Dice Dressing. Para ella, este nuevo hallazgo" resalta la ventaja de reunir a personas de diferentes habilidades para analizar un nuevo problema ".

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