El aprendizaje automático ayuda a la NASA a confirmar la existencia de 301 nuevos exoplanetas

El aprendizaje automático ayuda a la NASA a confirmar la existencia de 301 nuevos exoplanetas

La NASA dijo que ha utilizado un nuevo método técnico para ayudar a confirmar la existencia de 301 nuevos exoplanetas.

Los exoplanetas son planetas que orbitan alrededor de estrellas distintas al Sol. Antes de los recientes descubrimientos, la NASA confirmó la existencia de más de 4.569 planetas de este tipo. Se han identificado miles de otros exoplanetas «candidatos». Pero esto requiere un estudio adicional.

Es difícil para los telescopios identificar exoplanetas. Una razón es que la luz brillante de las estrellas que los orbitan puede enmascararlos. El proceso de búsqueda puede incluir buscar caídas en el nivel de luz de las estrellas. Estas gotas pueden ser causadas por un planeta que pasa frente a una estrella.

La NASA utilizó dos telescopios espaciales para confirmar la existencia de miles de exoplanetas. El telescopio espacial Kepler se lanzó en 2009 y continuó funcionando hasta octubre de 2018. En ese momento, la NASA anunciar El retiro de Kepler se debió a que la nave espacial «se quedó sin combustible para futuras operaciones científicas».

Otro telescopio espacial se llama Satélite de reconocimiento de exoplanetas en tránsito, o TESS. La NASA lanzó TESS en abril de 2018 para aprovechar las observaciones de Kepler. TESS sigue funcionando hoy.

La confirmación de la NASA de 301 nuevos exoplanetas se basó en datos recopilados por el telescopio espacial Kepler. Los datos fueron procesados ​​por un sistema de aprendizaje automático llamado ExoMiner.

Los sistemas de aprendizaje automático son una forma de Inteligencia artificial (Amnistía Internacional). Están capacitados para aprender una tarea a lo largo del tiempo proporcionándoles cantidades masivas de datos.

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En este caso, la NASA dijo que utilizó un método de aprendizaje automático para examinar los datos existentes para identificar exoplanetas verdaderos de los llamados «ladrones. «

ExoMiner funciona con datos recopilados de esfuerzos anteriores para confirmar o descartar posibles exoplanetas. El sistema está diseñado para utilizar los mismos métodos que utilizan los expertos humanos para confirmar nuevos exoplanetas.

La NASA dijo que el sistema proporciona una asistencia muy necesaria a científicos capacitados por expertos para confirmar la existencia de tales planetas. Los telescopios espaciales de la agencia recopilan datos sobre miles de estrellas. Es un gran esfuerzo para los humanos examinar tantas estrellas. ExoMiner está diseñado para aliviar esta carga y mejorar Salud Identificar nuevos exoplanetas.

John Jenkins, científico de exoplanetas del Centro de Investigación Ames de la NASA en California. En un comunicado, dijo que ExoMiner ofrece mejoras significativas sobre otros programas de aprendizaje automático utilizados para identificar exoplanetas en el pasado.

La razón principal de esto, dijo Jenkins, es que el nuevo sistema permite a los científicos confirmar fácilmente los resultados de ExoMiner.

“No hay ningún misterio sobre por qué decidió que algo era un planeta o no”, dijo. «Podemos explicar fácilmente cualquier Características En los datos, ExoMiner conduce al rechazo o confirmación de un planeta ”.

El sistema de aprendizaje automático fue desarrollado y probado por investigadores de la NASA y socios de equipos internacionales. Él era describirlo A través de un artículo publicado en Diario astrofísico.

El documento muestra que ExoMiner descubrió 301 exoplanetas de una lista corta basada en datos del Telescopio Espacial Kepler. Los científicos del Centro de Operaciones Científicas Kepler los identificaron y anunciaron como posibles exoplanetas. Pero la NASA dijo que los investigadores humanos no han podido confirmarlo.

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“Cuando ExoMiner dice que algo es un planeta, puedes estar seguro de que es un planeta”, dijo Hamid Valizadegan. Es el líder del proyecto ExoMiner y supervisa las operaciones de aprendizaje automático en el Consorcio de Investigación Espacial de Universidades en el Centro Ames.

Valizadegan agregó que el sistema es «de alguna manera más de confianza«Tanto de los métodos actuales de aprendizaje automático como de los expertos humanos. Una razón para esto es que ExoMiner está libre», dijo.prejuicios“Que puede afectar los procesos de identificación humana.

El equipo de la NASA dijo que planea aprovechar el éxito de ExoMiner expandiendo el sistema. El objetivo será incluir datos de TESS y futuros telescopios destinados a descubrir nuevos exoplanetas.

Soy Brian Lynn.

Brian Lane escribió esta historia para VOA Learning English, basada en informes de la NASA y The Astrophysical Journal. Mario Ritter Jr. fue el editor.

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