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La existencia de un exoplaneta en formación previamente desconocido ha sido confirmada utilizando herramientas de aprendizaje automático para detectarlo.
Un estudio realizado en la Universidad de Georgia (UGA) muestra que esta técnica puede determinar correctamente si un exoplaneta está presente al observar los discos protoplanetarios, el gas alrededor de las estrellas recién formadas.
Los hallazgos publicados en The Astrophysical Journal representan un primer paso hacia el uso del aprendizaje automático para identificar exoplanetas previamente pasados por alto.
“Confirmamos el planeta usando técnicas tradicionales, pero nuestros modelos nos dirigieron a ejecutar esas simulaciones y nos mostraron exactamente dónde podría estar el planeta”, dijo en un comunicado Jason Terry, estudiante de doctorado en el departamento de física y astronomía de la UGA y autor principal del estudio.
“Cuando aplicamos nuestros modelos a un conjunto de observaciones más antiguas, identificaron un disco del que no se sabía que tuviera un planeta a pesar de que ya había sido analizado. Al igual que en descubrimientos anteriores, realizamos simulaciones del disco y descubrimos que un planeta podría crear la observación”.
Según Terry, los modelos sugirieron la presencia de un planeta, indicada por varias imágenes que resaltaron fuertemente una región particular del disco que resultó tener el signo característico de un planeta: una desviación inusual en la velocidad del gas cerca del planeta.
“Esta es una prueba de concepto increíblemente emocionante. Sabíamos por nuestro trabajo anterior que podíamos usar el aprendizaje automático para encontrar exoplanetas en formación conocidos”, dijo Cassandra Hall, profesora asistente de astrofísica computacional e investigadora principal del Grupo de Investigación de Formación de Planetas y Exoplanetas en UGA. “Ahora, sabemos con certeza que podemos usarlo para hacer nuevos descubrimientos”.
El descubrimiento destaca cómo el aprendizaje automático tiene el poder de mejorar el trabajo de los científicos, utilizando la inteligencia artificial como una herramienta adicional para ampliar la precisión de los investigadores y economizar de manera más eficiente su tiempo cuando se dedican a un esfuerzo tan vasto como investigar el espacio exterior profundo.
Los modelos pudieron detectar una señal en los datos que las personas ya habían analizado; encontraron algo que antes no había sido detectado.
“Esto demuestra que nuestros modelos, y el aprendizaje automático en general, tienen la capacidad de identificar de forma rápida y precisa información importante que las personas pueden pasar por alto. Esto tiene el potencial de acelerar drásticamente el análisis y los conocimientos teóricos posteriores”, dijo Terry. “Solo tomó alrededor de una hora analizar todo el catálogo y encontrar evidencia sólida de un nuevo planeta en un lugar específico, por lo que creemos que habrá un lugar importante para este tipo de técnicas a medida que nuestros conjuntos de datos sean aún más grandes”.
