Machine Learning AI confirma 50 novos planetas

Localizar exoplanetas não é tão simples quanto apontar um telescópio para o céu e identificar as coisas em forma de planeta. Os mundos orbitando estrelas distantes são muito escuros e pequenos para isso, mas podemos detectá-los com a ajuda de satélites caçadores de planetas como o TESS e o querido Kepler. Essas missões produzem muitos dados que alguém precisa avaliar, e os pesquisadores da Universidade de Warwick acreditam que podem acelerá-los com IA. Para ilustrar isso, a equipe desenvolveu um algoritmo de aprendizado de máquina que acaba de confirmar 50 exoplanetas em dados observacionais.

Os astrônomos têm dois métodos à disposição para detectar exoplanetas. Existe a abordagem da velocidade radial, que monitora as estrelas em busca de pequenos contra-movimentos causados ​​pela gravidade dos planetas. Uma técnica mais sensível, e a empregada por TESS e Kepler, depende da variação de luminância na estrela hospedeira. Se o plano de um sistema solar está alinhado corretamente, seus planetas transitam na frente da estrela de nossa perspectiva. Ao monitorar essas quedas no brilho, podemos inferir a presença de exoplanetas com um alto grau de certeza.



O problema com o método de trânsito é que ele produz uma montanha de dados de luminância para estrelas, muitas das quais não terão exoplanetas visíveis. É necessária uma combinação de análise de computador e supervisão humana para identificar os candidatos e confirmar sua existência. O sistema desenvolvido na Universidade de Warwick é o primeiro capaz de pegar exoplanetas candidatos e realizar todas as análises necessárias para confirmar seu status de planeta ou descartá-los. Tentativas anteriores de usar IA, como Algoritmo baseado em TensorFlow do Google, só pode classificar os candidatos pela probabilidade de serem planetas reais.



Kepler

Os pesquisadores não apenas giraram um botão e tiveram uma IA capaz de filtrar dados para localizar planetas. Eles tiveram que treinar a rede neural com dados de exoplanetas confirmados e falsos positivos para que pudesse identificar esses sinais reveladores em novos dados. Os 50 exoplanetas confirmados pela Universidade de Warwick variam de gigantes gasosos do tamanho de Netuno a mundos rochosos menores que a Terra. É particularmente difícil confirmar planetas menores usando o método de trânsito, o que mostra a precisão da IA.



De acordo com o novo estudo, cerca de um terço de todos os exoplanetas confirmados foram identificados usando um único método analítico, o que não é o ideal. Mesmo que as técnicas existentes localizem todos os exoplanetas observáveis, deveríamos ter mais opções apenas para a validação adequada, dizem os cientistas. Eles esperam ver o novo sistema de aprendizado de máquina evoluir à medida que detecta mais planetas, tornando-se uma parte importante do processo de exploração de exoplanetas.

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