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Inteligência artificial confirma 50 novos planetas em dados antigos da NASA

Telescópios como o TESS da NASA procuram por uma queda no brilho de uma estrela.

Inteligência artificial confirma 50 novos planetas em dados antigos da NASA
Imagem: NASA | JPL-Caltech.

Uma equipe da Universidade de Warwick, no Reino Unido, desenvolveu uma ferramenta de inteligência artificial para ajudar a confirmar 50 novos planetas em dados antigos da NASA.

Telescópios como o TESS da NASA procuram por uma queda no brilho que indica que algo está passando por uma estrela. Às vezes, este é um planeta, às vezes é uma falha, asteróides, poeira ou um sistema estelar binário.

Inteligência artificial confirma 50 novos planetas em dados antigos da NASA

A equipe criou um algoritmo de aprendizado de máquina e o treinou usando dados de planetas confirmados e falsos positivos da missão Kepler. Em seguida, eles o liberaram para analisar um grupo de candidatos a planetas não confirmados, também a partir dos dados do Kepler. Em um primeiro momento, o sistema confirmou 50 planetas desse grupo.

Inteligência artificial confirma 50 novos planetas em dados antigos da NASA
Telescópios como o TESS da NASA procuram por uma queda no brilho que indica que algo está passando por uma estrela. Imagem: NASA, ESA, G. Bacon.

A validação de planetas pode ajudar os cientistas a direcionar seus recursos para pontos interessantes no espaço, sem perder tempo com planetas “falsos”. A capacidade de confirmar planetas usando este método é um passo à frente. Os cientistas têm usado o aprendizado de máquina para classificar os candidatos.

David Armstrong, da equipe, disse:

Em vez de dizer quais candidatos são mais prováveis de serem planetas, agora podemos dizer qual é a probabilidade estatística precisa. Onde houver menos de um por cento de chance de um candidato ser um falso positivo, é considerado um planeta validado.

A técnica é promissora para filtrar as grandes quantidades de dados produzidos por projetos como a missão TESS. Por exemplo, a missão TESS sozinha identificou 66 novos exoplanetas e 2.100 candidatos.

Por fim, Armstrong disse:

Ainda temos que gastar tempo treinando o algoritmo, mas uma vez feito isso, torna-se muito mais fácil aplicá-lo a um futuro candidato. Você também pode incorporar novas descobertas para melhorá-lo progressivamente.

Fonte: Fudzilla

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Escrito por Leonardo Santana

Profissional da área de manutenção e redes, astrônomo amador, eletrotécnico e apaixonado por TI desde o século passado.