Descubren planeta en grupo semejante al Sistema Solar
Usando inteligencia artificial de Google, astrónomos descubrieron un nuevo cuerpo celeste en el sistema Kepler-90. Con ocho planetas, el hallazgo lo transforma en el más similar al Sistema Solar encontrado hasta hoy.
A 2.545 años luz de la Tierra está Kepler-90, una estrella muy parecida al Sol y orbitada por siete planetas. Desde ayer no solo hay una similitud estelar; Kepler90 y sus planetas es el sistema más parecido al Sistema Solar luego que la Nasa y Google usando el telescopio espacial Kepler descubrieran un octavo planeta orbitando esta estrella.
El nuevo planeta, bautizado 90i, es rocoso, demora 14,4 días en orbitar a Kepler-90, es 30% más grande que la Tierra y posee una temperatura estimada de 426° (como Mercurio).
Los expertos también descubrieron que los planetas mantienen una distancia similar a la que tienen los planetas en el Sistema Solar.
“El sistema Kepler-90 es como una mini versión de nuestro Sistema Solar. Tienes planetas pequeños en su interior y grandes afuera”, explicó Andrew Vanderburg, experto de la Nasa y astrónomo de la U. de Texas en Austin, durante una rueda de prensa donde se dio a conocer el descubrimiento.
En este hallazgo, Google tuvo un rol clave. El telescopio espacial Kepler escanea todo el cielo en busca de algo que pueda llamar la atención; cuando lo encuentra envía millones de datos, tantos, que los investigadores no son capaces de procesar en tiempo real, razón por la que pasan meses entre el descubrimiento y su anuncio.
Google aportó el aprendizaje automático, una aproximación a la inteligencia artificial en la que se les “enseña” a un computador a identificar planetas. Y todo indica que sí pudieron “aprender”. El computador analizó todos los datos enviados en busca de los patrones indicados hasta que encontró las señales que Kepler captó de estos exoplanetas.
“Tal como esperábamos, hay descubrimientos emocionantes acechando en nuestros datos archivados de Kepler, esperando la herramienta o tecnología adecuada para desenterrarlos”, señaló Paul Hertz, director de la División de Astrofísica de la Nasa (Washington). Según Hertz, todos los datos acumulados hasta hoy se transformarán en un tesoro para los futuros investigadores.
No es la primera vez que se usa inteligencia artificial en el análisis de datos, pero en esta ocasión se trabajó simulando redes neuronales, tal como el cerebro humano.
Christopher Shallue, es un ingeniero de software del equipo de investigación de Google y miembro del Google Brain Team. Su primer acercamiento con los exoplanetas ocurrió cuando se enteró que para encontrarlos, los astrónomos deben revisar una gran cantidad de datos. “El aprendizaje automático realmente brilla en situaciones donde hay demasiados datos que los humanos no pueden buscar por sí mismos”, señaló.
Solo como ejemplo: los datos acumulados en cuatro años de observación de Kepler podrían contener 35 mil posibles señales planetarias, pero en ellas los datos que son más débiles, simplemente se pierden.
César Fuentes, astrónomo de la U. de Chile, explica que con la inteligencia artificial o métodos asociados se puede hacer muchas correlaciones que para la mente humana sería imposible o bien, tomaría mucho tiempo. “Lo que hizo el ingeniero de Google fue tomar los datos del sistema Kepler y entrenar al computador para bus-
car una determinada curva de luz que tiene un planeta. Primero es una fase de entrenamiento y luego de búsqueda. Se les enseña algoritmos, y no solo en la astronomía, se usa también en la industria. La gracia de estos métodos es que tienen éxito donde a veces los métodos tradicionales de búsqueda no lo tienen tanto”, dice.
En este descubrimiento se enseñó a buscar con redes neuronales, una familia de método más moderno y complejo que imita la forma de funcionamiento del cerebro humano. Así, cuando se le indica un patrón de búsqueda y encuentra algo, el camino o la vía de la próxima búsqueda ya está facilitada por la anterior.
“El aprendizaje automático brilla en situaciones donde hay demasiados datos”.
CHRISTOPHER SHALLUE GOOGLE BRAIN TEAM.
“Estos métodos tienen éxito donde a veces los tradicionales no lo tienen”.
CESAR FUENTES U. DE CHILE.