La IA descubre docenas de planetas ocultos en los datos de la NASA

Astrónomos de la Universidad de Warwick (Reino Unido) han validado más de 100 exoplanetas, incluidos 31 planetas detectados recientemente, utilizando una nueva herramienta de inteligencia artificial aplicada a datos del Satélite de Sondeo de Exoplanetas en Tránsito (TESS) de la NASA, una misión espacial que monitorea el cielo en busca del sutil oscurecimiento de la luz estelar causado cuando los planetas pasan frente a sus estrellas anfitrionas.

En un artículo publicado en 'MNRAS', el equipo aplicó su nuevo sistema de inteligencia artificial, llamado RAVEN, a las observaciones de más de 2,2 millones de estrellas recopiladas durante los primeros cuatro años de funcionamiento de TESS. Se centraron en encontrar planetas que orbitan cerca de sus estrellas, completando una órbita en menos de 16 días, lo que proporciona la evaluación más precisa de la frecuencia de estos mundos de período corto.

"Gracias a nuestra nueva metodología RAVEN, pudimos validar 118 planetas nuevos y más de 2.000 candidatos a planetas de alta calidad, casi 1.000 de ellos completamente nuevos", declara la doctora Marina Lafarga Magro, primera autora del estudio e investigadora postdoctoral de la Universidad de Warwick. "Esto representa una de las muestras mejor caracterizadas de planetas cercanos a la Tierra y nos ayudará a identificar los sistemas más prometedores para futuros estudios".

Entre los planetas recientemente validados se encuentran varias poblaciones especialmente valiosas, entre ellas: planetas de período ultracorto, que orbitan sus estrellas en menos de 24 horas; planetas del "desierto neptuniano", una clase rara que se encuentra en una región donde la teoría predice que los planetas deberían ser escasos; sistemas multiplanetarios en órbitas cercanas, incluyendo pares planetarios previamente desconocidos alrededor de la misma estrella.

Las misiones modernas de búsqueda de planetas identifican habitualmente miles de posibles planetas (candidatos), pero confirmar qué señales son reales y comprender la frecuencia de los diferentes tipos de planetas sigue siendo un reto importante con los métodos actuales.

"El reto consiste en determinar si el oscurecimiento se debe realmente a un planeta en órbita alrededor de la estrella o a otra cosa, como estrellas binarias eclipsantes, que es lo que RAVEN intenta responder. Su fortaleza reside en nuestro conjunto de datos cuidadosamente creado, compuesto por cientos de miles de planetas simulados de forma realista y otros eventos astrofísicos que pueden confundirse con planetas. Entrenamos modelos de aprendizaje automático para identificar patrones en los datos que nos permitan determinar el tipo de evento detectado, algo en lo que los modelos de IA destacan" reflexiona el doctor Andreas Hadjigeorghiou de Warwick, quien lideró el desarrollo del sistema.

El doctor David Armstrong, profesor asociado de Warwick y coautor principal de los estudios RAVEN, añade: "RAVEN nos permite analizar enormes conjuntos de datos de forma consistente y objetiva. Gracias a que el proceso está bien probado y validado, no se trata solo de una lista de planetas potenciales, sino que también es lo suficientemente fiable como para utilizarla como muestra para determinar la prevalencia de distintos tipos de planetas alrededor de estrellas similares al Sol".

Con este conjunto de planetas validados y bien caracterizados, el equipo pudo ir más allá de los descubrimientos individuales y estudiar en detalle la población de exoplanetas cercanos. En un estudio complementario del MNRAS, midieron la frecuencia con la que aparecen planetas en órbita cercana alrededor de estrellas similares al Sol, mapeando los resultados en función del período orbital y el tamaño del planeta con un detalle sin precedentes.

Descubrieron que alrededor del 9-10% de las estrellas similares al Sol albergan un planeta cercano, lo cual coincidía con la misión Kepler de la NASA, un telescopio espacial que previamente había medido la frecuencia con la que se encuentran planetas alrededor de otras estrellas, pero las incertidumbres de RAVEN eran hasta diez veces menores.

El estudio también proporciona la primera medición directa de planetas del "desierto de Neptuno", demostrando que se producen alrededor de tan solo el 0,08% de las estrellas similares al Sol.

En conjunto, estos estudios demuestran cómo los grandes conjuntos de datos astronómicos y los nuevos desarrollos de la IA van de la mano, generando nuevos descubrimientos al tiempo que ponen a prueba la IA en problemas de investigación difíciles, además de transformar tanto el descubrimiento de planetas como la ciencia de las poblaciones planetarias. El equipo también ha publicado herramientas interactivas y catálogos que permiten a otros investigadores explorar los resultados e identificar objetivos prometedores para futuras observaciones con telescopios terrestres y próximas misiones como PLATO de la ESA.

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