Los exoplanetas, o planetas que orbitan estrellas diferentes al Sol, han sido una fascinación para la comunidad científica durante décadas. La búsqueda de estos planetas ha sido un objetivo clave en la exploración espacial, y el descubrimiento de ellos ha sido posible gracias a los avances tecnológicos en la observación astronómica.
Ahora, un equipo de investigadores de la Universidad de Georgia (UGA) ha utilizado el aprendizaje automático para descubrir un exoplaneta previamente desconocido.
Nuevo descubrimiento planetario gracias a la tecnología de aprendizaje automático
El estudio del que se desprende esta revelación fue llevado a cabo por el estudiante de doctorado en física y ciencias de la UGA Franklin College of Arts and Sciences, Jason Terry, y la profesora asistente de astrofísica computacional, Cassandra Hall. Utilizando herramientas de aprendizaje automático, el equipo identificó un disco protoplanetario que no había sido previamente analizado por la presencia de un exoplaneta.
El descubrimiento fue posible gracias a que los modelos utilizados por el equipo pudieron detectar una señal en los datos que ya habían sido analizados previamente, pero que la gente había pasado por alto. Estos modelos pueden acelerar dramáticamente el análisis y las ideas teóricas posteriores, lo que permitirá a los científicos economizar más eficientemente su tiempo cuando se dedican a la investigación del espacio exterior profundo.
El uso del aprendizaje automático en la detección de exoplanetas es un paso importante en la exploración espacial. Los científicos han estado utilizando técnicas tradicionales para detectar exoplanetas, pero la capacidad del aprendizaje automático para encontrar exoplanetas previamente pasados por alto es un gran avance. Esto abre la puerta a la posibilidad de encontrar más planetas en el futuro.
«Confirmamos el planeta usando técnicas tradicionales, pero nuestros modelos nos dirigieron a ejecutar esas simulaciones y nos mostraron exactamente dónde podría estar el planeta», dijo Jason Terry. «Cuando aplicamos nuestros modelos a un conjunto de observaciones más antiguas, identificaron un disco que no era conocido por tener un planeta a pesar de haber sido ya analizado. Al igual que los descubrimientos anteriores, ejecutamos simulaciones del disco y descubrimos que un planeta podría recrear la observación», agregó.
La tecnología de aprendizaje automático es utilizada para el análisis de grandes conjuntos de datos, haciendo frente a este desafío que históricamente ha sido difícil de abordar por los científicos en entornos tradicionales. Además, la capacidad del aprendizaje automático para detectar señales que pueden haber sido pasadas por alto por los científicos humanos aporta una ayuda adicional sumamente valorable.
En el caso de este trabajo, los investigadores aseguran que sólo les tomó alrededor de una hora analizar todo ese catálogo y encontrar pruebas sólidas para un nuevo planeta en un lugar específico, por lo que creen que habrá un lugar importante para este tipo de técnicas a medida que nuestros conjuntos de datos se hagan aún más grandes.