Pesquisadores britânicos identificaram 50 novos planetas usando inteligência artificial, marcando uma importante descoberta para a astronomia.

Astronômos e cientistas da computação da Universidade de Warwick construíram um algoritmo de aprendizado automatizado para analisar dados antigos da Nasa contendo milhares de potenciais candidatos a planeta.

Não está sempre claro, no entanto, quais desses candidatos são genuínos.

Quando os cientistas procuram por exoplanetas (planetas fora do nosso sistema solar), eles procuram por quedas de luz que podem indicar que um planeta está passando entre o telescópio e a estrela deste. Mas essas falhas também podem ser causados por outros fatores, como interferências ou até erros na câmera.

A nova inteligência artificial pode dizer a diferença.

O time de pesquisa treinou o algorítimo fazendo o trabalhar através dos dados coletados pelo telescópio espacial Kepler, da Nasa, agora aposentado após nove anos no espaço profundo em uma missão de busca por planetas.

Uma vez que o algoritmo pôde aprender a separar precisamente planetas reais de falsos positivos, ele foi usado para analisar conjuntos de dados antigos que ainda não haviam sido confirmados — descobrindo os 50 exoplanetas.

Esses 50 exoplanetas, cuja órbita é ao redor de outras estrelas, variam em tamanho entre maiores que Netuno e menores que a Terra, a Universidade de Warwick disse em um comunicado para a imprensa.

Alguns possuem órbitas tão longas como 200 dias, enquanto a de outros é tão curta como um único dia. E agora que astrônomos sabem que esses planetas são reais, eles podem priorizá-los para observações posteriores.

As descobertas dos pesquisadores foram publicadas na última semana, na revista científica Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

“Em termos de validação de planetas, ninguém tinha usado aprendizado automatizado antes”, diz David Armstrong, da Universidade de Warwick e um dos coordenadores do estudo, no comunicado de imprensa. “O aprendizado automático vem sendo usado para rankear candidatos a planetas mas nunca um trabalho probabilístico, o que é necessário para realmente validar um planeta.”

Agora que os pesquisadores sabem como isso funciona, eles esperam usar a inteligência artificial para atuais e futuras missões de telescópios. Isso pode proporcionar um método consistente e eficiente de validação, de acordo com a nota.

Uma vez propriamente treinada, a inteligência artificial é mais rápida do que as técnicas atuais e pode ser automatizada para trabalhar de forma independente.

O algoritmo pode “validar milhares de candidatos não vistos em segundos”, indica o estudo. E como é baseado em aprendizado automático, ainda pode ser melhorado e se tornar mais efetivo a cada nova descoberta.

No estudo deles, o time de pesquisa argumenta que astrônomos deveriam usar múltiplas técnicas de validação — incluindo esse novo algoritmo — para confirmar a descoberta de futuros exoplanetas.

Atualmente, em torno de 30% dos planetas conhecidos atualmente foram validados usando apenas um método, o que “não é o ideal”, diz Armstrong.

“Nós ainda precisamos gastar tempo treinando o algoritmo, mas uma vez que isso for feito se torna muito mais fácil aplicar aos futuros candidatos”, argumenta o pesquisador.

Armstrong acrescenta que o algoritmo pode ser usado para analisar dados do Tess (Satélite de Pesquisa Exoplaneta em Transição, na sigla em inglês), uma missão de pesquisa da Nasa que completou a sua primeira etapa em 4 de julho.

Mapeando em torno de 75% do céu, Tess identificou 66 novos exoplanetas confirmados e em torno de 2.100 candidatos potenciais.

Entre os exoplanetas confirmados, um que é do tamanho da Terra e potencialmente habitável, orbitando uma estrela a 100 anos-luz de distância. O satélite também descobriu um planeta orbitando entre dois sóis, como o planeta ficíticio de Tatooine, da saga Star Wars.

Tess está agora em uma missão extendida até 2022, enquanto cientistas trabalham para validar e confirmar quais dos candidatos em potencial remanescentes são realmente planetas.

 

CNN Brasil