Un equipo de astrónomos ha validado más de 100 exoplanetas, incluyendo 31 nuevos, utilizando inteligencia artificial (IA) en datos del telescopio TESS. El sistema Raven automatiza la detección y validación de señales planetarias, mejorando la identificación de planetas cercanos y abriendo nuevas oportunidades en la astronomía.
Santo Domingo.-
Un equipo de astrónomos ha validado más de 100 nuevos exoplanetas, incluidos 31 recién detectados, utilizando inteligencia artificial (IA) aplicada a los datos del telescopio espacial TESS de la NASA. La misión TESS busca en el cielo el oscurecimiento de la luz estelar cuando un planeta pasa frente a su estrella, un fenómeno conocido como tránsito.
El nuevo sistema de IA, denominado Raven, analizó observaciones de más de 2,2 millones de estrellas recopiladas durante los primeros cuatro años de la misión. Este enfoque permitió identificar planetas que orbitan muy cerca de sus estrellas, completando una órbita en menos de 16 días, así como planetas de período ultracorto, que giran alrededor de su estrella en menos de 24 horas.
Entre los hallazgos destacan también planetas del desierto neptuniano, una población rara según la teoría actual, y sistemas multiplanetarios con órbitas cercanas, incluyendo pares planetarios hasta ahora desconocidos alrededor de la misma estrella. Según los investigadores, estas nuevas detecciones forman una de las muestras mejor caracterizadas de planetas cercanos, clave para futuros estudios.
El desafío de las misiones modernas de detección de exoplanetas es diferenciar entre señales planetarias reales y fenómenos que pueden imitar un tránsito, como estrellas binarias eclipsantes. Raven resuelve este problema gracias a un conjunto de datos simulado con cientos de miles de planetas y fenómenos astrofísicos, entrenando modelos de aprendizaje automático para identificar patrones que revelen la naturaleza de cada señal.
El sistema Raven automatiza todo el proceso, desde la detección de la señal hasta su validación estadística, ofreciendo una ventaja sobre herramientas tradicionales que solo analizan partes específicas del flujo de trabajo. Según los científicos, esta combinación de IA y astronomía abre nuevas oportunidades para descubrir mundos previamente ocultos y mejorar la comprensión de la formación planetaria.lc
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