Inteligencia artificial permite identificar sistema solar con 8 planetas

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Dr. Alfredo Sandoval Villalbazo

En el periodo comprendido entre los años 2009 y 2013, la misión espacial Kepler recabó datos de luminosidad de cerca de 150 mil estrellas en la búsqueda de nuevos planetas. Cuando un planeta pasa a través de la línea de visión entre una estrella y un telescopio se registra un cambio de brillo; éste es extremadamente débil  y en numerosas ocasiones puede pasar inadvertido o ser confundido con algún otro efecto astrofísico.

Aunque la fase principal de la misión Kepler finalizó hace más de cuatro años, fue durante diciembre de 2017 cuando se logró el descubrimiento más importante derivado de las observaciones de esta misión.

Las redes neuronales modernas funcionan con base en inteligencia artificial y son capaces de aprender a identificar planetas situados a miles de años luz. Kepler-90  es un sistema solar con ocho planetas, situado a dos mil quinientos años luz de la Tierra, descubierto gracias a una red neuronal con habilidades para rastrear y discernir entre pistas falsas y verdaderas.1

Los planetas de este sistema orbitan a una estrella que posee propiedades físicas muy semejantes a las del Sol. Si bien es muy improbable que en estos planetas se haya desarrollado vida semejante a la nuestra, el descubrimiento de Kepler-90 elimina la vieja idea de que nuestro sistema solar es el único en el cual existen ocho planetas moviéndose en torno de una estrella amarilla.

Es pertinente recordar que en el transcurso de 2017 también fue anunciado que el sistema Trappist-1 posee siete planetas girando alrededor de una estrella enana roja situada a tan sólo 40 años luz de la Tierra y que es miles de años más antigua que el Sol.2

El descubrimiento de Kepler-90 cerró de manera espectacular un año extraordinario para la astronomía contemporánea. Además de los descubrimientos de nuevos sistemas planetarios, durante 2017 fueron detectadas ondas gravitacionales procedentes de la colisión de dos estrellas de neutrones, fue observado un asteroide interestelar y fueron identificados procesos compatibles con actividad bacteriana en Encélado, una de las lunas de Saturno.3

Las ‘pruebas de verdad’ aprendidas y ejecutadas por redes neuronales son también utilizadas en áreas tan diversas como la hidrología, la antropología y las ciencias políticas. La capacidad de analizar grandes cantidades de datos por parte de este tipo de redes  constituye un recurso muy valioso para identificar estructuras que a primera vista suelen pasar inadvertidas. En esta vertiente se vislumbra una nueva oleada de descubrimientos que promete incidir de manera fundamental en el desarrollo del conocimiento humano.

*Coordinador del Programa de Servicio Departamental de Física del Departamento de Física y Matemáticas de la Universidad Iberoamericana Ciudad de México. Investigador Nacional Nivel II (SNI).

Referencias: 

1 C. J. Shallue &  A. Vanderburg, “Identifying Exoplanets with Deep Learning: A Five Planet Resonant Chain around Kepler-80 and an Eighth Planet around Kepler-90”. El artículo está aceptado para publicación en el Astronomical Journal y  puede descargarse gratuitamente en la dirección electrónica: https://arxiv.org/pdf/1712.05044.pdf

2 A. Sandoval-Villalbazo, “Sistema planetario TRAPPIST-1, más antiguo que nuestro sistema solar”,  Prensa Ibero, 22 de agosto de 2017.http://www.ibero.mx/prensa/sistema-planetario-trappist-1-mas-antiguo-que-nuestro-sistema-solar

3 A. Sandoval-Villalbazo, “Identifican procesos bacterianos en luna de Saturno”,  Prensa Ibero, 18 de abril de 2017. http://ibero.mx/prensa/analisis-identifican-procesos-de-actividad-bacteriana-en-luna-de-saturno

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