Un grupo de científicos de Reino Unido descubrieron 50 planetas nuevos que se encontraban ocultos, gracias a un algoritmo de aprendizaje automático que puede distinguir entre planetas reales, falsos y falsos positivos.
Astrónomos e informáticos de la Universidad de Warwick en Reino Unido, confirmaron la existencia de cincuenta planetas potenciales mediante un nuevo algoritmo de aprendizaje automático, una forma de inteligencia artificial, que analiza grandes muestras de miles de candidatos a planetas potenciales encontrados por misiones de los telescopios Kepler y TESS.
¿Cómo son los 50 planetas encontrados?
Existe una gran variedad de tipos entre los 50 planetas encontrados; algunos van desde mundos tan grandes como Neptuno hasta más pequeños que la Tierra, con órbitas de 200 días o de un solo día.
“El algoritmo que hemos desarrollado nos permite llevar a cincuenta candidatos a través del umbral para la validación de planetas, actualizándolos a planetas reales”, dijo David Armstrong, del Departamento de Física de la Universidad de Warwick.
¿Cómo funciona el algoritmo?
El algoritmo encontró estos 50 planetas nuevos a partir de reconocer planetas reales usando dos grandes muestras de planetas confirmados y falsos positivos de la misión Kepler ahora retirada.
Luego, los investigadores utilizaron el algoritmo en un conjunto de datos de candidatos planetarios aún no confirmados de Kepler, lo que resultó en 50 nuevos planetas confirmados y los primeros en ser validado por aprendizaje automático.
- El algoritmo desarrollado en Warwick puede separar los planetas reales de los falsos en las grandes muestras de miles de candidatos encontrados por misiones de telescopios como Kepler y TESS.
Las técnicas de aprendizaje automático anteriores habían clasificaron a los candidatos, pero nunca determinaron la probabilidad de que fueran un verdadero planeta por sí mismos.
“En términos de validación planetaria, nadie ha utilizado antes una técnica de aprendizaje automático como ésta”, señaló Armstrong, quien agregó que “casi el 30% de los planetas conocidos hasta la fecha se han validado con un solo método, y eso no es lo ideal”.
Este algoritmo de aprendizaje automático permite identificar y priorizar posibles planetas de forma más rápida.
“Todavía tenemos que dedicar tiempo a entrenar el algoritmo, pero una vez hecho esto, resulta mucho más fácil aplicarlo a futuros candidatos”.