Espacio: Gracias a la Inteligencia Artificial se descubrieron otros 50 exoplanetas

Espacio: Gracias a la Inteligencia Artificial se descubrieron otros 50 exoplanetas

De los cuatro mil exoplanetas hallados, medio centenar se descubrió gracias a la Inteligencia Artificial, según explica la NASA en un comunicado.

Más de 4 mil exoplanetas han sido descubiertos hasta ahora por los astrónomos. Con la ayuda de la Inteligencia Artificial, se hallaron cincuenta más, de acuerdo con un estudio.

Los investigadores de la agencia norteamericana construyeron un algoritmo para ahondar más en los antiguos datos del Telescopio Espacial Kepler. Este telescopio de la NASA fue retirado en octubre de 2018.

Gracias a la Inteligencia Artificial se identificaron exoplanetas reales y falsos positivos con un ritmo de tiempo mucho más rápido que en el pasado.

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David Armstrong, profesor de la Universidad de Warwick, explicó en un comunicado cómo trabajó la IA.

La Monthly Notices of the Royal Astronomical Society publicó el estudio de la Universidad de Warwick, con las directrices de la NASA.

“El algoritmo que hemos desarrollado nos permite llevar a 50 candidatos a través del umbral para la validación de planetas, actualizándolos a planetas reales”, afirmó.

Armstrong señaló que esperan aplicar esta técnica “a grandes muestras de candidatos de misiones actuales y futuras como TESS y PLATO”.

 

La Inteligencia Artificial continúa conquistando espacios

Ya la IA había sido utilizada para el descubrimiento de otros cuerpos espaciales. En febrero de este año, científicos holandeses hallaron once “objetos potencialmente peligrosos” con esta herramienta.

Apunta la NASA que los 50 exoplanetas varían en tamaño y alcance.

Varios de ellos son tan grandes como Neptuno, y otros son más pequeños que la Tierra.

En cuanto a sus órbitas, también varían en longitud. Unos se acercan a 200 días de distancia, mientras que otros orbitan su estrella en solo un día.

“Casi el 30% de los planetas conocidos hasta la fecha han sido validados usando un solo método, y eso no es ideal”, recalcó Armstrong. “El aprendizaje automático también nos permite validar muy rápidamente y priorizar a los candidatos mucho más rápido”.