El nuevo método de aprendizaje profundo agrega 301 planetas al recuento total de Kepler

0
473

Los científicos agregaron recientemente la friolera de 301 exoplanetas recientemente validados al recuento total de exoplanetas. La multitud de planetas es el último en unirse a los  4.569 planetas ya validados que orbitan una multitud de estrellas distantes. ¿Cómo descubrieron los científicos una cantidad tan grande de planetas, aparentemente todos a la vez? La respuesta está en una nueva red neuronal profunda llamada ExoMiner.

Las redes neuronales profundas son métodos de aprendizaje automático que aprenden automáticamente una tarea cuando se les proporcionan suficientes datos. ExoMiner es una nueva red neuronal profunda que aprovecha la supercomputadora Pléyades de la NASA y puede distinguir exoplanetas reales de diferentes tipos de impostores o «falsos positivos». Su diseño está inspirado en varias pruebas y propiedades que los expertos humanos utilizan para confirmar nuevos exoplanetas. Y aprende mediante el uso de exoplanetas confirmados en el pasado y casos de falsos positivos. 

ExoMiner complementa a las personas que son profesionales en analizar datos y descifrar qué es y qué no es un planeta. Específicamente, los datos recopilados por la   nave espacial Kepler de la NASA y K2, su misión de seguimiento. Para misiones como Kepler, con miles de estrellas en su campo de visión, cada una con la posibilidad de albergar múltiples exoplanetas potenciales, es una tarea que requiere mucho tiempo analizar conjuntos de datos masivos. ExoMiner resuelve este dilema. 

«A diferencia de otros programas de aprendizaje automático de detección de exoplanetas, ExoMiner no es una caja negra; no hay ningún misterio en cuanto a por qué decide que algo es un planeta o no», dijo Jon Jenkins, científico de exoplanetas en el Centro de Investigación Ames de la NASA en Silicon Valley, California. . «Podemos explicar fácilmente qué características de los datos llevan a ExoMiner a rechazar o confirmar un planeta».

-Publicidad-
Imagen animada que muestra el "método de tránsito" para detectar exoplanetas
Cuando un planeta cruza directamente entre nosotros y su estrella, vemos que la estrella se atenúa ligeramente porque el planeta está bloqueando una parte de la luz. Este es un método que utilizan los científicos para encontrar exoplanetas. Hacen una gráfica llamada curva de luz con el brillo de la estrella en función del tiempo. Con este gráfico, los científicos pueden ver qué porcentaje de la luz de la estrella bloquea el planeta y cuánto tarda el planeta en cruzar el disco de la estrella.
Créditos: Centro de vuelos espaciales Goddard de la NASA

 

¿Cuál es la diferencia entre un exoplaneta confirmado y validado? Un planeta se «confirma» cuando  diferentes técnicas de observación  revelan características que solo pueden ser explicadas por un planeta. Un planeta se «valida» utilizando estadísticas, es decir, qué tan probable o improbable es que sea un planeta según los datos.

En un artículo aceptado para su publicación en The Astrophysical Journal, el equipo de Ames muestra cómo ExoMiner descubrió los 301 planetas utilizando datos del conjunto restante de posibles planetas, o candidatos, en el Archivo Kepler. Los 301 planetas validados por máquinas fueron originalmente detectados por la tubería del Centro de Operaciones Científicas de Kepler y promovidos al estado de candidatos a planetas por la Oficina de Ciencias de Kepler. Pero hasta ExoMiner, nadie pudo validarlos como planetas.

El documento también demuestra cómo ExoMiner es más preciso y consistente para descartar falsos positivos y es más capaz de revelar las firmas genuinas de los planetas que orbitan alrededor de sus estrellas madres, todo mientras brinda a los científicos la capacidad de ver en detalle lo que llevó a ExoMiner a su conclusión. 

«Cuando ExoMiner dice que algo es un planeta, puede estar seguro de que es un planeta», agregó Hamed Valizadegan, líder del proyecto ExoMiner y gerente de aprendizaje automático de la Asociación de Investigación Espacial de Universidades en Ames. «ExoMiner es altamente preciso y, en cierto modo, más confiable que los clasificadores de máquinas existentes y los expertos humanos que debe emular debido a los sesgos que acompañan al etiquetado humano».

Se cree que ninguno de los planetas recientemente confirmados es similar a la Tierra o en la zona habitable de sus estrellas madres. Pero comparten características similares a la población general de exoplanetas confirmados en nuestro vecindario galáctico. 

«Estos 301 descubrimientos nos ayudan a comprender mejor los planetas y los sistemas solares más allá del nuestro, y lo que hace que el nuestro sea tan único», dijo Jenkins. 

A medida que continúa la búsqueda de más exoplanetas, con misiones que utilizan  fotometría de tránsito  , como el Satélite de reconocimiento de exoplanetas en tránsito de la NASA, o  TESS , y la próxima misión PLAnetary Transits and Oscillations of stars, o PLATO, de la Agencia Espacial Europea, ExoMiner tendrá más oportunidades de demostrar que lo es. a la altura de la tarea. 

«Ahora que hemos entrenado a ExoMiner usando datos de Kepler, con un poco de ajuste, podemos transferir ese aprendizaje a otras misiones, incluida TESS, en la que estamos trabajando actualmente», dijo Valizadegan. «Hay espacio para crecer».

El Centro de Investigación Ames de la NASA en Silicon Valley de California administró las misiones Kepler y K2 para la Dirección de Misiones Científicas de la NASA. El Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA en Pasadena, California, gestionó el desarrollo de la misión Kepler. Ball Aerospace & Technologies Corporation en Boulder, Colorado, operó el sistema de vuelo con el apoyo del Laboratorio de Física Atmosférica y Espacial de la Universidad de Colorado en Boulder.

Imagen de encabezado: la ilustración de este artista muestra el sistema planetario K2-138, que fue descubierto por científicos ciudadanos en 2017 utilizando datos del telescopio espacial Kepler de la NASA. Crédito de la imagen: NASA / JPL-Caltech / R. Herido (IPAC)

 

 


There is no ads to display, Please add some

Deja un comentario