Los científicos de la NASA han añadido recientemente un total de 301 exoplanetas, lo que suma un total de 4.569 planetas alrededor de estrellas fuera de nuestro sistema solar. ¿Cómo descubrieron los científicos una cantidad tan grande de planetas, aparentemente todos a la vez? La respuesta está en una nueva red neuronal profunda llamada ExoMiner.
Las redes neuronales profundas son métodos de aprendizaje que aprenden automáticamente una tarea cuando se les proporcionan suficientes datos. ExoMiner es una nueva red neuronal profunda que aprovecha el superordenador de la NASA, Pléyades, y puede distinguir exoplanetas reales de “falsos positivos”.
Su diseño está inspirado en varias pruebas y propiedades que los expertos utilizan para confirmar nuevos exoplanetas. Aprende mediante el uso de exoplanetas confirmados en el pasado y casos de falsos positivos.
“A diferencia de otros programas de aprendizaje automático de detección de exoplanetas, ExoMiner no es una caja negra; no hay ningún misterio en cuanto a por qué decide que algo es un planeta o no”, dijo Jon Jenkins, científico de exoplanetas en el Ames Research Center de la NASA, en Silicon Valley, California. “Podemos explicar fácilmente qué características de los datos llevan a ExoMiner a rechazar o confirmar un planeta”.
¿Cuál es la diferencia entre un exoplaneta confirmado y validado? Un planeta se “confirma”
cuando distintas técnicas de observación revelan características que solo pueden ser explicadas por un planeta. Un planeta se “valida” utilizando estadísticas, es decir, la probabilidad o improbabilidad de que sea un planeta, según los datos.
En un artículo publicado en Astrophysical Journal, el equipo de Ames muestra cómo ExoMiner descubrió los 301 planetas utilizando datos de los candidatos, en el Archivo Kepler. Los 301 planetas validados por máquinas, fueron originalmente detectados por el Kepler Science Operations Center y categorizados al estado de candidatos a planetas, por la Kepler Science Office. Pero hasta la confirmación de ExoMiner, nadie pudo validarlos como planetas.
El documento también demuestra cómo ExoMiner es más preciso y consistente para descartar falsos positivos y es más capaz de revelar las firmas genuinas de los planetas que orbitan alrededor de sus estrellas madres, todo mientras les brinda a los científicos la capacidad de ver en detalle lo que llevó a ExoMiner a su conclusión.
“Cuando ExoMiner dice que algo es un planeta, seguro que es un planeta”, agregó Hamed Valizadegan, líder del proyecto ExoMiner y gerente de aprendizaje automático de la Universities Space Research Association, en Ames.
Se cree que ninguno de los planetas recién confirmados es similar a la Tierra, o se encuentra en la zona habitable de sus estrellas progenitoras. Pero comparten características similares a la población general de exoplanetas confirmados en nuestro vecindario galáctico.
“Estos 301 descubrimientos nos ayudan a comprender mejor los planetas y los sistemas solares más allá del nuestro, y qué hace que el nuestro sea tan único”, dijo Jenkins.
A medida que continúa la búsqueda de más exoplanetas, con misiones que utilizan
fotometría de tránsito, como el
TESS de la NASA, y la próxima misión PLAnetary Transits and Oscillations of stars, o PLATO, de la Agencia Espacial Europea, ExoMiner tendrá más oportunidades de demostrar que está a la altura de la tarea.
“Ahora que hemos entrenado a ExoMiner usando datos de Kepler, con un poco de ajuste, podemos transferir ese aprendizaje a otras misiones, incluida TESS, en la que estamos trabajando actualmente”, dijo Valizadegan. “Hay espacio para crecer”.
NASA Ames gestionó las misiones Kepler y K2 para la Science Mission Directorate de la NASA. JPL gestionó el desarrollo de la misión de Kepler. Ball Aerospace & Technologies Corporation opera el sistema de vuelo con el apoyo del Laboratorio de Física Atmosférica y Espacial de la Universidad de Colorado en Boulder.