Uma Inteligência Artificial confirmou a existência de 50 planetas ao escavar dados da NASA

A busca por exoplanetas acaba de receber um grande upgrade.

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Crédito: NASA.

Por Victor Tangermann
Publicado no Futurism

Um algoritmo de aprendizado de máquina acaba de confirmar a existência de 50 novos planetas.

A equipe por trás do algoritmo, da Universidade de Warwick, o abasteceu com enormes conjuntos de dados provenientes da missão Kepler, aposentada há dois anos pela NASA, e do Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS), um telescópio espacial lançado em 2018.

Os cientistas esperam que suas pesquisas abram caminho para futuras técnicas de validação de planetas. As técnicas atuais para detectar e confirmar a existência de outros planetas são facilmente afetadas pelo ruído, pela interferência de um objeto no fundo ou até mesmo erros na câmera.

A equipe treinou seu algoritmo ensinando-lhe a diferença entre planetas confirmados e falsos positivos. Eles então o colocaram em funcionamento juntamente a um conjunto de dados separado que ainda não havia sido validado de candidatos planetários.

O algoritmo foi capaz de confirmar 50 novos planetas – a primeira vez na história da astronomia, de acordo com a equipe.

“O algoritmo que desenvolvemos nos permite levar cinquenta candidatos um passo adiante na validação de planeta, atualizando-os para planetas reais”, disse David Armstrong, do departamento de física da Universidade de Warwick e autor principal do artigo publicado na revista Monthly Notices of a Royal Astronomical Society na semana passada, em um comunicado.

Os planetas têm vários tamanhos. Alguns são tão grandes quanto Netuno, enquanto outros são ainda menores que a Terra.

“Em vez de dizer quais candidatos são mais prováveis ​​de serem planetas, agora podemos dizer qual é a probabilidade estatística precisa”, explicou Armstrong. “Onde houver menos de 1 por cento de chance de um candidato ser um falso positivo, é considerado um planeta validado”.

Além de ser apenas extremamente eficaz, o algoritmo funciona muito rápido inteiramente por conta própria. “Ainda temos que gastar tempo treinando o algoritmo, mas depois que isso for feito, será muito mais fácil aplicá-lo a futuros candidatos”, acrescentou Armstrong.

“Esperamos aplicar esta técnica a grandes amostras de candidatos de missões atuais e futuras, como TESS e PLATO (PLAnetary Transits and Oscillations of stars, um telescópio espacial previsto para ser lançado em 2026)”.