Redacción NM
Se han descubierto más de 300 exoplanetas en el espacio profundo gracias a un algoritmo recién creado que utiliza datos de la nave espacial y la supercomputadora de la NASA.
- Se han confirmado 301 exoplanetas adicionales, gracias a un nuevo algoritmo de aprendizaje profundo
- La red neuronal profunda ExoMiner se creó utilizando datos de la nave espacial Kepler de la NASA y su supercomputadora, Pléyades.
- Los planetas recién confirmados elevan el total de exoplanetas confirmados a 4.870
Se han confirmado 301 exoplanetas adicionales, gracias a un nuevo algoritmo de aprendizaje profundo, dijo la NASA.
La importante adición al libro mayor fue posible gracias a la red neuronal profunda ExoMiner, que se creó utilizando datos de la nave espacial Kepler de la NASA y su continuación, K2.
Utiliza la supercomputadora de la agencia espacial, Pléyades, y es capaz de descifrar la diferencia entre exoplanetas reales y «falsos positivos».
Los planetas recién confirmados, que orbitan estrellas distantes en el universo, elevan el total de exoplanetas confirmados a 4.870.
Se han confirmado 301 exoplanetas adicionales, gracias a un nuevo algoritmo de aprendizaje profundo
Los planetas recién confirmados elevan el total de exoplanetas confirmados a 4.870
« 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 », uno de los autores del estudio, Jon Jenkins, científico de exoplanetas en Ames Research de la NASA. Centro en un declaración.
«Podemos explicar fácilmente qué características de los datos llevan a ExoMiner a rechazar o confirmar un planeta».
Hay una ligera diferencia entre un exoplaneta ‘confirmado’ y uno ‘validado’, señala la NASA: los exoplanetas se ‘confirman’ cuando diferentes técnicas de observación resaltan características exhibidas solo por planetas; se ‘validan’ cuando se utilizan estadísticas.
En el estudio, ExoMiner utilizó conjuntos de datos del Archivo Kepler para descubrir los 301 planetas de un conjunto mucho mayor de candidatos.
La red neuronal profunda ExoMiner se creó utilizando datos de la nave espacial Kepler de la NASA y su supercomputadora, Pléyades (en la foto)
La red neuronal profunda ExoMiner se creó utilizando datos de la nave espacial Kepler de la NASA (en la foto) y su supercomputadora, Pléyades.
Fueron validados por la tubería del Centro de Operaciones Científicas de Kepler y promovidos al estado de candidatos a planeta por la Oficina de Ciencias de Kepler.
La investigación recientemente publicada muestra que la red neuronal es más consistente y precisa cuando se deshace de los falsos positivos que los científicos humanos.
También brinda a los investigadores detalles adicionales sobre por qué ExoMiner tomó la decisión que tomó.
«Cuando ExoMiner dice que algo es un planeta, puede estar seguro de que es un planeta», agregó Hamed Valizadegan, líder del proyecto ExoMiner y gerente de aprendizaje automático.
«ExoMiner es muy preciso y, de alguna manera, más confiable que los clasificadores de máquinas existentes y los expertos humanos que debe emular debido a los sesgos que acompañan al etiquetado humano».
De los 301 exoplanetas que se agregaron a la lista cada vez mayor, se cree que ninguno « se parece a la Tierra o se encuentra en la zona habitable de sus estrellas madre », señala la NASA, pero algunos de ellos comparten ciertas características de otros exoplanetas cercanos a la Tierra.
«Estos 301 descubrimientos nos ayudan a comprender mejor los planetas y los sistemas solares más allá del nuestro, y lo que hace que el nuestro sea tan único», dijo Jenkins.
La investigación se publicó recientemente en Astrophysical Journal.
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