IA identifica 50 novos exoplanetas em dados de telescópio

Os astrônomos procuram por exoplanetas examinando o brilho emitido por estrelas, captado pelos telescópios. Quando um corpo celeste passa em frente da estrela, a mudança de luminosidade gera um sinal que pode ser analisado pelos cientistas. Entretanto, esta variação pode ser ocasionada por vários motivos, com uma outra estrela em sistemas binários, interferência de um objeto no fundo da região coberta pelo telescópio, ou até mesmo devido a pequenos erros na sua câmera. Em razão disso, muitos dos exoplanetas identificados por esse método acabam se mostrando falsos positivos. A validação de um potencial novo planeta tem sido realizada atualmente por um único algoritmo computacional, de forma que outros métodos são necessários para proporcionar maior confiabilidade às descobertas.

Um trabalho publicado em agosto por pesquisadores da Universidade de Warwich, na Inglaterra, apresentou um novo algoritmo, pela primeira vez baseado em inteligência artificial, capaz de processar os dados telescópicos na identificação de novos planetas. O sistema, um classificador gaussiano, usa uma abordagem probabilística, que é adequada para o problema em questão, já que permite a incorporação de conhecimento prévio e a quantificação de incerteza nas predições. O modelo produz um valor que representa a chance de determinado sinal corresponder a um planeta ainda não identificado. Quando a chance de ser um falso positivo é menor do que 1%, o candidato é considerado validado. O modelo foi treinado com dois datasets extensos coletados pela já aposentada missão Kepler, nos quais muitos exoplanetas já haviam sido identificados por outras metodologias. Os cientistas então usaram o modelo para investigar outra coleção de dados contendo candidatos ainda não confirmados da mesma missão. Assim, foi possível identificar 50 novos planetas, alguns tão grandes quanto Netuno e outros menores do que a Terra, com órbitas de um único dia até 200 dias.

O algoritmo desenvolvido é mais rápido do que as técnicas atuais, possibilitando a identificação em segundos depois que métricas secundárias são calculadas, e pode ser completamente automatizado, permitindo a análise de uma quantidade enorme de dados que, de outra forma, estaria aguardando em algum computador. Além de permitir descobertas em dados já coletados, os cientistas também esperam analisar dados de missões futuras, quase que em tempo real. Os planetas identificados pelo método podem ser priorizados para serem analisados por outras técnicas mais sofisticadas.