Este algoritmo de IA acaba de encontrar 50 novos exoplanetas por meio do enorme conjunto de dados da NASA

Um algoritmo de inteligência artificial (IA) descobriu recentemente a existência de 50 novos planetas depois de analisar um enorme tesouro de dados astronômicos da NASA. Isto imediatamente se tornou uma notícia quente na comunidade de pesquisa astronômica, marcando a primeira participação de um sistema de IA na missão de busca de novos planetas fora do sistema solar.

Na verdade, os dados de observação espacial recolhidos por sistemas de telescópios espaciais como o Kepler da NASA e o TESS (ESA) são bastante abundantes e contêm muita informação útil relacionada com exoplanetas. No entanto, isto significa que os cientistas têm de examinar e analisar muitos dados para confirmar quais planetas são reais e quais são sinais falsos, embora a precisão não seja muito elevada.

Para resolver esta dificuldade, a solução ideal é aproveitar a ajuda dos sistemas de IA, especificamente algoritmos de aprendizagem automática, cuja vantagem reside na capacidade de aprender automaticamente e melhorar o desempenho e a precisão ao longo do tempo.

Algoritmos de IA podem ajudar na identificação de novos exoplanetas com alta precisão

Uma equipe de pesquisa liderada pelo professor David Armstrong, da Universidade de Warwick (Reino Unido), desenvolveu com sucesso um algoritmo baseado em tecnologia de aprendizado de máquina, treinado com dados autenticados sobre características de identidade de planetas reais, bem como sinais falsos de sistemas de telescópios da NASA.

Estes sistemas telescópicos captam a assinatura dos planetas que passam em frente da sua estrela. Este caminho cria uma assinatura distinta na luz proveniente da estrela. No entanto, o efeito acima também pode ser causado por um sistema estelar binário, ou interferência de outros objetos, ou mesmo um problema com a lente. O sistema de IA da equipe de pesquisa da Universidade de Warwick é treinado para ser capaz de separar os sinais de “falso positivo” acima das observações de planetas reais.

Assim que o treinamento foi concluído, o algoritmo foi posto à prova analisando um grupo de candidatos a exoplanetas não confirmados. E neste primeiro teste, o algoritmo identificou 50 novos planetas, desde planetas tão grandes como Netuno até planetas tão pequenos quanto a Terra. Todos alcançam precisão quase absoluta.

Os pesquisadores afirmam que este sistema de IA fornece desempenho de análise significativamente mais rápido do que as técnicas atuais e pode concluir todo o processo de validação de forma totalmente automática.

No futuro, algoritmos de IA deste tipo certamente se tornarão a “força central” em novas missões de busca de exoplanetas dos centros globais de pesquisa astronômica.

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