Un algoritmo de inteligencia artificial (IA) descubrió recientemente la existencia de 50 nuevos planetas después de analizar una enorme cantidad de datos astronómicos de la NASA. Esto se convirtió inmediatamente en una noticia candente en la comunidad de investigación astronómica, marcando la primera participación de un sistema de inteligencia artificial en la misión de buscar nuevos planetas fuera del sistema solar.
De hecho, los datos de observación espacial recopilados por sistemas de telescopios espaciales como Kepler y TESS (ESA) de la NASA son bastante abundantes y contienen mucha información útil relacionada con exoplanetas que nunca se había conocido. Sin embargo, esto significa que los científicos tienen que examinar y analizar una gran cantidad de datos para confirmar qué planetas son reales y cuáles son señales falsas, aunque la precisión no sea demasiado alta.
Para solucionar esta dificultad, la solución más óptima es aprovechar la ayuda de los sistemas de IA, específicamente los algoritmos de aprendizaje automático, cuya ventaja radica en la capacidad de aprender automáticamente y mejorar el rendimiento y la precisión con el tiempo.
Los algoritmos de IA pueden ayudar a identificar nuevos exoplanetas con alta precisión
Un equipo de investigación dirigido por el profesor David Armstrong de la Universidad de Warwick (Reino Unido) ha desarrollado con éxito un algoritmo basado en tecnología de aprendizaje automático, entrenado con datos autenticados sobre características de identidad de planetas reales, así como señales falsas de sistemas de telescopios de la NASA.
Estos sistemas de telescopios capturan la firma de los planetas que pasan frente a su estrella. Este camino crea una firma distintiva en la luz proveniente de la estrella. Sin embargo, el efecto anterior también podría deberse a un sistema estelar binario, a interferencias de otros objetos o incluso a un problema con la lente. El sistema de inteligencia artificial del equipo de investigación de la Universidad de Warwick está entrenado para poder separar las señales de "falsos positivos" anteriores de las observaciones de planetas reales.
Una vez completado el entrenamiento, el algoritmo se puso a prueba analizando un grupo de candidatos a exoplanetas no confirmados. Y en esta primera prueba, el algoritmo identificó 50 nuevos planetas, desde planetas tan grandes como Neptuno hasta planetas tan pequeños como la Tierra. Todos logran una precisión casi absoluta.
Los investigadores dicen que este sistema de inteligencia artificial proporciona un rendimiento de análisis significativamente más rápido que las técnicas actuales y puede completar todo el proceso de validación de forma completamente automática.
En el futuro, los algoritmos de inteligencia artificial de este tipo se convertirán sin duda en la "fuerza central" de las nuevas misiones de búsqueda de exoplanetas de los centros de investigación astronómica mundiales.
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