La IA de supervelocidad ayuda a los astrónomos a encontrar un nuevo tesoro cósmico de exoplanetas

Astrónomos estadounidenses, dotados de un conjunto de herramientas avanzadas de inteligencia artificial, han descubierto un sensacional archipiélago de planetas que orbitan estrellas alienígenas esparcidas por todo este sector de la Vía Láctea.

Tan solo una generación después de que se detectara el primer exoplaneta que orbitaba alrededor de una estrella como el Sol, en 1995, un grupo de astrofísicos descubrió el mayor alijo de planetas potenciales jamás existido (más de 10.000 orbes alrededor del espectro de estrellas) en un fantástico hallazgo impulsado en parte por sus ayudantes de inteligencia artificial.

El equipo, dirigido por el astrofísico Joshua Roth de la Universidad de Princeton, describió sus hallazgos en un fascinante artículo titulado “The T16 Planet Hunt: 10.000 candidatos a New Planet del ciclo 1 de TESS.”

Roth, un investigador graduado de Princeton, me dijo en una entrevista que su equipo finalmente descubrió un tesoro escondido de candidatos a exoplanetas, que van desde colosales gigantes gaseosos encerrados en órbitas estrechas alrededor de sus estrellas, llamados “Júpiter calientes”, hasta “súper Tierras” que podrían llegar a ser habitables.

“Los Júpiter calientes son los más fáciles de detectar”, dice, porque su tamaño colosal puede eclipsar una gran proporción de luz cuando cruzan frente a su estrella, y sus cortos períodos orbitales hacen que esta serie de “tránsito” rápido bloquee la luz, toda la cual puede ser capturada por telescopios de imágenes de alta potencia.

Los gigantes gaseosos representan más de 9.000 exoplanetas descubiertos por su equipo, dijo, seguidos por más de 100 cuerpos del tamaño de Neptuno y sólo 11 potenciales “supertierras”.

Las estrellas que rastrean son diferentes. Enanas M: pequeños soles anaranjados que pueden vivir más de mil millones de años – a las supergigantes azules que brillan intensamente pero mueren jóvenes.

La alianza de astrónomos, dijo Roth, abarca Princeton, MIT, UCLA y el Observatorio Las Campanas en Chile, y se basa en una serie de herramientas avanzadas de inteligencia artificial para examinar rápidamente imágenes estelares capturadas por el telescopio espacial Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS).

Después de que esta imagen se convirtió en una curva de luz, o un gráfico que muestra el cambio en el brillo de una estrella, potencialmente causado por un planeta en órbita que eclipsa parcialmente al sol, el equipo implementó un software de inteligencia artificial, incluido el Algoritmo de recuperación de tránsito de exoplanetas de Cambridge, para examinar 80 millones de curvas de luz derivadas de TESS para reducir los principales candidatos a exoplanetas.

Un sistema de aprendizaje automático llamado Random Forest que su equipo entrenó refinó aún más el conjunto de planetas potenciales.

Mientras que los astrónomos de todo el mundo -desde Universidad de Cambridge en Inglaterra a un Coalición de académicos de Europa occidentalEl equipo de Joshua Roth, que ya está experimentando con la combinación de diferentes avances en inteligencia artificial para acelerar la búsqueda de planetas en toda la galaxia, ha tomado la delantera global en términos de encontrar nuevos mundos exosolares.

Ahora, dice, su equipo está compitiendo para revelar el Ciclo 2 de las imágenes del telescopio TESS, y predice que pueden encontrar un nuevo tesoro de planetas potenciales.

Según él, cambiar los parámetros y el enfoque de la nueva búsqueda puede revelar más análogos de la Tierra, incluidos algunos que orbitan en la zona habitable de sus estrellas, donde la vida puede perdurar y multiplicarse.

Durante la primera búsqueda, astrofísicos de todo el mundo están estudiando un avance notable en la detección de exoplanetas, incluida la NASA y la Agencia Espacial Europea, el sistema de aprendizaje automático de su equipo aceleró la búsqueda de planetas.

“Es seguro decir que esta búsqueda no habría sido posible sin el paso del aprendizaje automático”, dijo Roth.

“La mejor estimación que puedo dar de cuánto tiempo llevaría esta búsqueda sin el paso del aprendizaje automático se basa en el tiempo que nos llevaría examinar manualmente a 50.000 candidatos, aproximadamente 6 semanas de trabajo concentrado”.

“El paso del aprendizaje automático”, añadió, “redujo el número de curvas de luz de 80 millones a aproximadamente 2,5 millones”.

“Así, en el peor de los casos, tendríamos que controlar la curva 32 veces más brillante, lo que me llevaría unas 192 semanas, más de 3,5 años”.

Mientras tanto, Roth, candidato a doctorado en astrofísica en Princeton, una potencia mundial en este campo con más de 20 ganadores de Premio Nobel de Físicadice que su objetivo es acelerar aún más la búsqueda de nuevos planetas incorporando una red neuronal convolucional para clasificar los recortes de imágenes de fotograma completo producidos por TESS.

“Estamos trabajando activamente en esto”.

“Espero haber implementado una red neuronal convolucional para fin de año, que con suerte eliminará o al menos minimizará la investigación manual”.

“Creo que esto será posible”, predijo, “porque tenemos una gran muestra del Ciclo 1 (del telescopio TESS) que podemos usar ahora como conjunto de entrenamiento, lo que debería facilitar el entrenamiento de las CNN”.

También dijo que con la puesta en funcionamiento de nuevos supertelescopios espaciales y el uso cada vez mayor de aprendizaje automático avanzado y redes neuronales en la búsqueda de exoplanetas por parte de los astrónomos, ahora estamos en una nueva era dorada para explorar el cosmos.

Sólo más de cien años después de que el astrónomo estadounidense Edwin Hubble, que entonces manejaba el telescopio más grande del mundo, comenzara a demostrar que existía la Vía Láctea. solo una isla-galaxia en la extensión cósmica del universoHa comenzado una nueva era de descubrimientos.

Durante la próxima década, dijo Roth, se podría descubrir una explosión de nuevos planetas candidatos.

Uno de los telescopios avanzados creados por la Agencia Espacial Europea, Platón, está diseñado para acercarse a un pequeño planeta terrestre que puede parecerse a la Tierra.

“La misión Platón, que será lanzada a principios del próximo año, probablemente encontrará muchos de estos pequeños planetas”, dijo Roth, y tendrá “mejor precisión fotométrica”.

“El propósito declarado de la misión de Platón era encontrar un planeta similar a la Tierra que orbitara una estrella similar al Sol”.

Platón también fue diseñado para encontrar planetas con agua líquida en sus superficies, y atmósfera propicia para la vida.

Platón, añadió, “permitirá detectar planetas de menor radio y planetas de período (orbital) más largo”.

“Así que ciertamente espero que Platón detecte varios planetas más pequeños en órbitas más grandes, posiblemente también en la zona habitable, especialmente alrededor de enanas M, en comparación con TESS”.

“Los candidatos de Platón también deberían ser de bastante alta calidad gracias al amplio programa de seguimiento previsto”.

El equipo “planea utilizar Platón para facilitar la participación rápida de un gran número de nuestros candidatos”.

“Los métodos de aprendizaje automático se utilizarán ampliamente para encontrar planetas en los datos de Platón”.

Al poner en órbita el observatorio de Platón, Roth dijo: “Se prevé que el telescopio espacial romano (cuyo lanzamiento se prevé para agosto de este año) encontrar unos 100.000 planetas candidatos en tránsito.”

“Sin embargo, la mayoría de ellas estarán alrededor de estrellas muy débiles (incluso más débiles que las que buscamos en nuestra búsqueda de tránsito), por lo que será extremadamente difícil confirmar cuántos candidatos son verdaderos positivos.

“El telescopio espacial Gaia, que recogió datos hasta el año pasado, también facilitará la detección de más planetas”.

“Una predicción reciente afirma que los datos finales publicados sobre Gaia incluirán más de 100.000 exoplanetas, detectados mediante métodos astrométricos”.

“En resumen”, predijo Roth, “creo que es muy probable que tengamos 100.000 planetas candidatos en la próxima década”.

Si bien marca un salto astronómico en el descubrimiento humano de exomundos, esa cifra aún representaría solo una fracción minúscula de la población total de planetas que los astrofísicos ahora predicen que habitan el universo.

Hoy en día, los científicos de la NASA estiman que sólo la Vía Láctea tiene más de 100 mil millones de estrellas y que cada sistema solar, en promedio, tiene al menos un planeta.

Alejándose, los astrónomos de la NASA dicen “El universo puede contener hasta un septillón de estrellas. – ese seguido de 24 ceros.