La NASA llevaba años observando estas estrellas, pero la IA encontró algo nunca antes visto: más de 100 exoplanetas ocultos Xataka México

La inteligencia artificial acaba de encontrar más de 100 planetas fuera del Sistema Solar.
Un equipo de astrónomos logró validar 118 exoplanetas, 31 de ellos recién detectados, después de aplicar un sistema de IA a los datos del Satélite de Sondeo de Exoplanetas en Tránsito de la NASA.
Un artículo publicado en MNARS explica que el equipo usó un sistema de IA, llamado Raven, para analizar observaciones de más de 2.
2 millones de estrellas recopiladas de la operación de TESS desde hace cuatro años.
{"videoId":"xa31bz2","autoplay":true,"title":"X60 Max Ultra Complete", "tag":"", "duration":"142"} Los investigadores se centraron en detectar planetas que orbitan muy cerca de sus estrellas.
En varios de los casos que se identificaron, estos mundos completan una órbita en menos de 16 días, lo que los convierte en sistemas para su estudio.
Nuevos planetas detectados gracias a la inteligencia artificialAdemás de validar 118 planetas nuevos y más de 200 candidatos de alta calidad, se logró identificar poblaciones consideradas como valiosas para los astrónomos:Planetas de periodo ultracorto: orbitan su estrella en menos de 24 horas.
Planetas del desierto de Neptuno: Ubicados en una región donde los modelos predicen que deberían ser poco comunes.
Sistemas muiltiplanetarios: pares planetarios desconocidos orbitando una misma estrella.
El Satélite de Sondeo de Exoplanetas en Tránsito (TESS) es una misión diseñada para monitorear el cielo y detectar cambios en el brillo de las estrellas.
Dichas variaciones ocurren cuando un planeta pasa frente a su estrella como un método de tránsito en la órbita.
¿Cuál fue el principal papel de Raven para detectar estos otros planetas?La herramienta desarrollada por los astrónomos, permitió resolver uno de los mayores retos para la búsqueda de exoplanetas como: detectar señales reales de planetas y otros fenómenos, como las estrellas binarias.
 Raven utiliza modelos de aprendizaje automático entrenados con miles de simulaciones para ayudar a identificar patrones en los datos y reducir posibles errores.
Según explica el investigador Andreas Hadjigeorghiou, su principal fortaleza es la capacidad de diferenciar eventos astrofísicos complejos con mucha precisión.
Con este sistema, los resultados muestran que alrededor del 9% y 10% de las estrellas similares al Sol, podrían tener un planeta cercano.
Más allá del descubrimiento en el espacio, el uso de la inteligencia artificial también permite estudiar poblaciones de exoplanetas a una escala que antes parecía difícil de manejar.
Con cada nuevo análisis, los investigadores obtienen más datos sobre los sistemas planetarios, como se forma y evolucionan.
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