Es algo parecido a intentar distinguir el vuelo de un mosquito pasando por delante del faro de un coche a varios kilómetros de distancia. Así de difícil, o incluso más, es la tarea a la que se enfrentan a diario los astrónomos que buscan planetas fuera de nuestro Sistema Solar. Porque cuando un exoplaneta transita o pasa por delante de su estrella anfitriona, igual que el mosquito por delante del faro, provoca una minúscula, casi imperceptible disminución en el brillo de ese astro. Detectar ese leve parpadeo en un océano de millones de estrellas es una tarea ímproba. Y si a eso le sumamos que el Universo está lleno de ‘falsos positivos’, como estrellas binarias que se eclipsan mutuamente y engañan a nuestros telescopios, el problema parece irresoluble. Pero ahora, la Inteligencia Artificial ha entrado en escena para cambiar las reglas del juego. Un equipo de investigadores de la Universidad de Warwick, en el Reino Unido, acaba de anunciar un avance espectacular. Utilizando una nueva herramienta de Inteligencia Artificial bautizada como RAVEN, han logrado validar más de 100 exoplanetas, entre los cuales se incluyen 31 mundos que jamás habían sido detectados. Este escuadrón de nuevos planetas se encontraba escondido a plena vista en el inmenso caudal de datos recopilados por el satélite TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite) de la NASA durante sus primeros cuatro años de operaciones.El estudio confirma con una precisión sin precedentes que entre el 9% y el 10% de las estrellas similares a nuestro Sol albergan un planeta en una órbita cercanaLos resultados, recién publicados en varios artículos en ‘Monthly Notices of the Royal Astronomical Society’ ( aquí , aquí y aquí ), suponen un hito en la historia de la exploración espacial y la minería de datos astronómicos.2,2 millones de estrellasLas varias misiones de caza de nuevos mundos identifican habitualmente miles de ‘candidatos’ a planetas. Candidatos cuyas señales deben después ser confirmados con otras observaciones, tarea que sigue suponiendo un enorme desafío con los métodos actuales. Para solucionarlo, el equipo de Warwick aplicó RAVEN al análisis exhaustivo de las observaciones de más de 2,2 millones de estrellas.El foco principal de este trabajo estuvo en los mundos que orbitan muy cerca de sus estrellas, completando una vuelta entera en menos de 16 días. Entre los hallazgos destacan poblaciones de enorme valor científico: desde planetas de periodo ultracorto, que completan su año particular en menos de 24 horas terrestres, hasta sistemas multiplanetarios de órbitas cerradas, incluyendo parejas planetarias desconocidas hasta la fecha que giran de forma sincronizada en torno a un mismo sol.«Usando nuestra nueva herramienta RAVEN -afirma Marina Lafarga Magro, primera autora de uno de los estudios- hemos sido capaces de validar 118 planetas nuevos y más de 2.000 candidatos a planetas de alta calidad, de los cuales casi 1.000 son completamente nuevos. Lo cual, en sus palabras «representa una de las muestras mejor caracterizadas de planetas cercanos y nos ayudará a identificar los sistemas más prometedores para su estudio futuro».¿Qué es RAVEN?Como en todas las IA, el verdadero poder de RAVEN (RAnking and Validation of ExoplaNets) radica en su fase de entrenamiento previo. Con la diferencia que, en lugar de lenguaje hablado, datos médicos o estructuras de proteínas, esta IA ha aprendido de forma autónoma a diferenciar un planeta real de una ‘mancha’ o ilusión cósmica.Lo explica Andreas Hadjigeorghiou, responsable del desarrollo de esta arquitectura: «El desafío radica en identificar si el oscurecimiento de una estrella es causado efectivamente por un planeta en órbita a su alrededor o por alguna otra cosa, como estrellas binarias eclipsantes. La fuerza de RAVEN proviene de nuestro conjunto de datos, cuidadosamente creado, con cientos de miles de planetas simulados de manera realista y otros eventos astrofísicos que pueden hacerse pasar por planetas».Al entrenar a los modelos de aprendizaje automático para identificar estos sutiles patrones en la luz, la IA sobresale allí donde la capacidad de cálculo humana colapsa. «Además -subraya Hadjigeorghiou- RAVEN está diseñado para manejar todo el proceso de una sola vez, desde la detección de la señal hasta su selección con aprendizaje automático y su validación estadística. Esto le da una ventaja adicional sobre otras herramientas contemporáneas».El fin del ‘desierto neptuniano’Además de confirmar la existencia de nuevos mundos, la extraordinaria precisión de RAVEN está resolviendo, también, antiguos misterios astrofísicos. De hecho, y gracias al nuevo catálogo, tan limpio de impurezas y falsos positivos, los científicos han podido ‘dar un paso atrás’ y estudiar las poblaciones de exoplanetas en su conjunto.En otro de los artículos, en efecto el equipo explica cómo logró medir, con un detalle sin precedentes, la frecuencia con la que se forman los planetas cercanos a estrellas similares a nuestro Sol. Y descubrieron que entre el 9 y el 10% de estas estrellas alberga un planeta cercano. Una cifra que concuerda a la perfección con las antiguas estimaciones del célebre telescopio espacial Kepler, pero con una diferencia esencial: gracias a esta nueva herramienta, la incertidumbre en los datos es hasta diez veces menor.Pero quizá el hallazgo más sorprendente sea la primera medición directa del llamado ‘desierto neptuniano’. En astrofísica, este concepto define una rara región muy próxima a las estrellas donde la teoría nos dice que debería ser casi imposible encontrar planetas del tamaño de nuestro Neptuno. De hecho, se cree que la intensa y abrasadora radiación de la estrella madre en esa zona evaporaría rápidamente la atmósfera del gigante, dejando apenas un núcleo rocoso desnudo.Por primera vez se ha medido la desolación del ‘desierto neptuniano’: apenas un 0,08% de las estrellas albergan planetas del tamaño de Neptuno en esa región abrasadora«Por primera vez -afirma Kaiming Cui, primer autor del estudio poblacional- podemos poner un número preciso lo vacío está este ‘desierto’». Las cifras no mienten: apenas un 0,08% de las estrellas similares al Sol alberga un planeta en esta implacable zona. «Estas mediciones -añade Cui- muestran que TESS ahora puede igualar, y en algunos casos superar, a Kepler para el estudio de poblaciones planetarias».David Armstrong, profesor asociado en Warwick y coautor principal de los estudios, resume la trascendencia de este momento: «RAVEN nos permite analizar conjuntos de datos enormes de forma consistente y objetiva. Debido a que la herramienta está bien probada y cuidadosamente validada, esta no es solo una lista de planetas potenciales; es lo suficientemente confiable como para usarla como una muestra para mapear la prevalencia de distintos tipos de planetas». MÁS INFORMACIÓN noticia Si Trump quiere volver a pisar la Luna antes de irse de la Casa Blanca y crear la primera colonia lunar noticia Si Los límites de la clonación en serie: hasta 57 generaciones de ratonesLos investigadores han liberado los catálogos y puesto a disposición de la comunidad científica herramientas interactivas basadas en el estudio. Gracias a lo cual, astrónomos de todo el mundo podrán apuntar sus telescopios terrestres, o preparar futuras misiones espaciales como la inminente PLATO de la Agencia Espacial Europea (ESA), hacia los rincones más prometedores de nuestra galaxia. Es algo parecido a intentar distinguir el vuelo de un mosquito pasando por delante del faro de un coche a varios kilómetros de distancia. Así de difícil, o incluso más, es la tarea a la que se enfrentan a diario los astrónomos que buscan planetas fuera de nuestro Sistema Solar. Porque cuando un exoplaneta transita o pasa por delante de su estrella anfitriona, igual que el mosquito por delante del faro, provoca una minúscula, casi imperceptible disminución en el brillo de ese astro. Detectar ese leve parpadeo en un océano de millones de estrellas es una tarea ímproba. Y si a eso le sumamos que el Universo está lleno de ‘falsos positivos’, como estrellas binarias que se eclipsan mutuamente y engañan a nuestros telescopios, el problema parece irresoluble. Pero ahora, la Inteligencia Artificial ha entrado en escena para cambiar las reglas del juego. Un equipo de investigadores de la Universidad de Warwick, en el Reino Unido, acaba de anunciar un avance espectacular. Utilizando una nueva herramienta de Inteligencia Artificial bautizada como RAVEN, han logrado validar más de 100 exoplanetas, entre los cuales se incluyen 31 mundos que jamás habían sido detectados. Este escuadrón de nuevos planetas se encontraba escondido a plena vista en el inmenso caudal de datos recopilados por el satélite TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite) de la NASA durante sus primeros cuatro años de operaciones.El estudio confirma con una precisión sin precedentes que entre el 9% y el 10% de las estrellas similares a nuestro Sol albergan un planeta en una órbita cercanaLos resultados, recién publicados en varios artículos en ‘Monthly Notices of the Royal Astronomical Society’ ( aquí , aquí y aquí ), suponen un hito en la historia de la exploración espacial y la minería de datos astronómicos.2,2 millones de estrellasLas varias misiones de caza de nuevos mundos identifican habitualmente miles de ‘candidatos’ a planetas. Candidatos cuyas señales deben después ser confirmados con otras observaciones, tarea que sigue suponiendo un enorme desafío con los métodos actuales. Para solucionarlo, el equipo de Warwick aplicó RAVEN al análisis exhaustivo de las observaciones de más de 2,2 millones de estrellas.El foco principal de este trabajo estuvo en los mundos que orbitan muy cerca de sus estrellas, completando una vuelta entera en menos de 16 días. Entre los hallazgos destacan poblaciones de enorme valor científico: desde planetas de periodo ultracorto, que completan su año particular en menos de 24 horas terrestres, hasta sistemas multiplanetarios de órbitas cerradas, incluyendo parejas planetarias desconocidas hasta la fecha que giran de forma sincronizada en torno a un mismo sol.«Usando nuestra nueva herramienta RAVEN -afirma Marina Lafarga Magro, primera autora de uno de los estudios- hemos sido capaces de validar 118 planetas nuevos y más de 2.000 candidatos a planetas de alta calidad, de los cuales casi 1.000 son completamente nuevos. Lo cual, en sus palabras «representa una de las muestras mejor caracterizadas de planetas cercanos y nos ayudará a identificar los sistemas más prometedores para su estudio futuro».¿Qué es RAVEN?Como en todas las IA, el verdadero poder de RAVEN (RAnking and Validation of ExoplaNets) radica en su fase de entrenamiento previo. Con la diferencia que, en lugar de lenguaje hablado, datos médicos o estructuras de proteínas, esta IA ha aprendido de forma autónoma a diferenciar un planeta real de una ‘mancha’ o ilusión cósmica.Lo explica Andreas Hadjigeorghiou, responsable del desarrollo de esta arquitectura: «El desafío radica en identificar si el oscurecimiento de una estrella es causado efectivamente por un planeta en órbita a su alrededor o por alguna otra cosa, como estrellas binarias eclipsantes. La fuerza de RAVEN proviene de nuestro conjunto de datos, cuidadosamente creado, con cientos de miles de planetas simulados de manera realista y otros eventos astrofísicos que pueden hacerse pasar por planetas».Al entrenar a los modelos de aprendizaje automático para identificar estos sutiles patrones en la luz, la IA sobresale allí donde la capacidad de cálculo humana colapsa. «Además -subraya Hadjigeorghiou- RAVEN está diseñado para manejar todo el proceso de una sola vez, desde la detección de la señal hasta su selección con aprendizaje automático y su validación estadística. Esto le da una ventaja adicional sobre otras herramientas contemporáneas».El fin del ‘desierto neptuniano’Además de confirmar la existencia de nuevos mundos, la extraordinaria precisión de RAVEN está resolviendo, también, antiguos misterios astrofísicos. De hecho, y gracias al nuevo catálogo, tan limpio de impurezas y falsos positivos, los científicos han podido ‘dar un paso atrás’ y estudiar las poblaciones de exoplanetas en su conjunto.En otro de los artículos, en efecto el equipo explica cómo logró medir, con un detalle sin precedentes, la frecuencia con la que se forman los planetas cercanos a estrellas similares a nuestro Sol. Y descubrieron que entre el 9 y el 10% de estas estrellas alberga un planeta cercano. Una cifra que concuerda a la perfección con las antiguas estimaciones del célebre telescopio espacial Kepler, pero con una diferencia esencial: gracias a esta nueva herramienta, la incertidumbre en los datos es hasta diez veces menor.Pero quizá el hallazgo más sorprendente sea la primera medición directa del llamado ‘desierto neptuniano’. En astrofísica, este concepto define una rara región muy próxima a las estrellas donde la teoría nos dice que debería ser casi imposible encontrar planetas del tamaño de nuestro Neptuno. De hecho, se cree que la intensa y abrasadora radiación de la estrella madre en esa zona evaporaría rápidamente la atmósfera del gigante, dejando apenas un núcleo rocoso desnudo.Por primera vez se ha medido la desolación del ‘desierto neptuniano’: apenas un 0,08% de las estrellas albergan planetas del tamaño de Neptuno en esa región abrasadora«Por primera vez -afirma Kaiming Cui, primer autor del estudio poblacional- podemos poner un número preciso lo vacío está este ‘desierto’». Las cifras no mienten: apenas un 0,08% de las estrellas similares al Sol alberga un planeta en esta implacable zona. «Estas mediciones -añade Cui- muestran que TESS ahora puede igualar, y en algunos casos superar, a Kepler para el estudio de poblaciones planetarias».David Armstrong, profesor asociado en Warwick y coautor principal de los estudios, resume la trascendencia de este momento: «RAVEN nos permite analizar conjuntos de datos enormes de forma consistente y objetiva. Debido a que la herramienta está bien probada y cuidadosamente validada, esta no es solo una lista de planetas potenciales; es lo suficientemente confiable como para usarla como una muestra para mapear la prevalencia de distintos tipos de planetas». MÁS INFORMACIÓN noticia Si Trump quiere volver a pisar la Luna antes de irse de la Casa Blanca y crear la primera colonia lunar noticia Si Los límites de la clonación en serie: hasta 57 generaciones de ratonesLos investigadores han liberado los catálogos y puesto a disposición de la comunidad científica herramientas interactivas basadas en el estudio. Gracias a lo cual, astrónomos de todo el mundo podrán apuntar sus telescopios terrestres, o preparar futuras misiones espaciales como la inminente PLATO de la Agencia Espacial Europea (ESA), hacia los rincones más prometedores de nuestra galaxia.
Es algo parecido a intentar distinguir el vuelo de un mosquito pasando por delante del faro de un coche a varios kilómetros de distancia. Así de difícil, o incluso más, es la tarea a la que se enfrentan a diario los astrónomos que buscan planetas … fuera de nuestro Sistema Solar. Porque cuando un exoplaneta transita o pasa por delante de su estrella anfitriona, igual que el mosquito por delante del faro, provoca una minúscula, casi imperceptible disminución en el brillo de ese astro.
Detectar ese leve parpadeo en un océano de millones de estrellas es una tarea ímproba. Y si a eso le sumamos que el Universo está lleno de ‘falsos positivos’, como estrellas binarias que se eclipsan mutuamente y engañan a nuestros telescopios, el problema parece irresoluble. Pero ahora, la Inteligencia Artificial ha entrado en escena para cambiar las reglas del juego.
Un equipo de investigadores de la Universidad de Warwick, en el Reino Unido, acaba de anunciar un avance espectacular. Utilizando una nueva herramienta de Inteligencia Artificial bautizada como RAVEN, han logrado validar más de 100 exoplanetas, entre los cuales se incluyen 31 mundos que jamás habían sido detectados. Este escuadrón de nuevos planetas se encontraba escondido a plena vista en el inmenso caudal de datos recopilados por el satélite TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite) de la NASA durante sus primeros cuatro años de operaciones.
El estudio confirma con una precisión sin precedentes que entre el 9% y el 10% de las estrellas similares a nuestro Sol albergan un planeta en una órbita cercana
Los resultados, recién publicados en varios artículos en ‘Monthly Notices of the Royal Astronomical Society’ (aquí, aquí y aquí), suponen un hito en la historia de la exploración espacial y la minería de datos astronómicos.
2,2 millones de estrellas
Las varias misiones de caza de nuevos mundos identifican habitualmente miles de ‘candidatos’ a planetas. Candidatos cuyas señales deben después ser confirmados con otras observaciones, tarea que sigue suponiendo un enorme desafío con los métodos actuales. Para solucionarlo, el equipo de Warwick aplicó RAVEN al análisis exhaustivo de las observaciones de más de 2,2 millones de estrellas.
El foco principal de este trabajo estuvo en los mundos que orbitan muy cerca de sus estrellas, completando una vuelta entera en menos de 16 días. Entre los hallazgos destacan poblaciones de enorme valor científico: desde planetas de periodo ultracorto, que completan su año particular en menos de 24 horas terrestres, hasta sistemas multiplanetarios de órbitas cerradas, incluyendo parejas planetarias desconocidas hasta la fecha que giran de forma sincronizada en torno a un mismo sol.
«Usando nuestra nueva herramienta RAVEN -afirma Marina Lafarga Magro, primera autora de uno de los estudios- hemos sido capaces de validar 118 planetas nuevos y más de 2.000 candidatos a planetas de alta calidad, de los cuales casi 1.000 son completamente nuevos. Lo cual, en sus palabras «representa una de las muestras mejor caracterizadas de planetas cercanos y nos ayudará a identificar los sistemas más prometedores para su estudio futuro».
¿Qué es RAVEN?
Como en todas las IA, el verdadero poder de RAVEN (RAnking and Validation of ExoplaNets) radica en su fase de entrenamiento previo. Con la diferencia que, en lugar de lenguaje hablado, datos médicos o estructuras de proteínas, esta IA ha aprendido de forma autónoma a diferenciar un planeta real de una ‘mancha’ o ilusión cósmica.
Lo explica Andreas Hadjigeorghiou, responsable del desarrollo de esta arquitectura: «El desafío radica en identificar si el oscurecimiento de una estrella es causado efectivamente por un planeta en órbita a su alrededor o por alguna otra cosa, como estrellas binarias eclipsantes. La fuerza de RAVEN proviene de nuestro conjunto de datos, cuidadosamente creado, con cientos de miles de planetas simulados de manera realista y otros eventos astrofísicos que pueden hacerse pasar por planetas».
Al entrenar a los modelos de aprendizaje automático para identificar estos sutiles patrones en la luz, la IA sobresale allí donde la capacidad de cálculo humana colapsa. «Además -subraya Hadjigeorghiou- RAVEN está diseñado para manejar todo el proceso de una sola vez, desde la detección de la señal hasta su selección con aprendizaje automático y su validación estadística. Esto le da una ventaja adicional sobre otras herramientas contemporáneas».
El fin del ‘desierto neptuniano’
Además de confirmar la existencia de nuevos mundos, la extraordinaria precisión de RAVEN está resolviendo, también, antiguos misterios astrofísicos. De hecho, y gracias al nuevo catálogo, tan limpio de impurezas y falsos positivos, los científicos han podido ‘dar un paso atrás’ y estudiar las poblaciones de exoplanetas en su conjunto.
En otro de los artículos, en efecto el equipo explica cómo logró medir, con un detalle sin precedentes, la frecuencia con la que se forman los planetas cercanos a estrellas similares a nuestro Sol. Y descubrieron que entre el 9 y el 10% de estas estrellas alberga un planeta cercano. Una cifra que concuerda a la perfección con las antiguas estimaciones del célebre telescopio espacial Kepler, pero con una diferencia esencial: gracias a esta nueva herramienta, la incertidumbre en los datos es hasta diez veces menor.
Pero quizá el hallazgo más sorprendente sea la primera medición directa del llamado ‘desierto neptuniano’. En astrofísica, este concepto define una rara región muy próxima a las estrellas donde la teoría nos dice que debería ser casi imposible encontrar planetas del tamaño de nuestro Neptuno. De hecho, se cree que la intensa y abrasadora radiación de la estrella madre en esa zona evaporaría rápidamente la atmósfera del gigante, dejando apenas un núcleo rocoso desnudo.
Por primera vez se ha medido la desolación del ‘desierto neptuniano’: apenas un 0,08% de las estrellas albergan planetas del tamaño de Neptuno en esa región abrasadora
«Por primera vez -afirma Kaiming Cui, primer autor del estudio poblacional- podemos poner un número preciso lo vacío está este ‘desierto’». Las cifras no mienten: apenas un 0,08% de las estrellas similares al Sol alberga un planeta en esta implacable zona. «Estas mediciones -añade Cui- muestran que TESS ahora puede igualar, y en algunos casos superar, a Kepler para el estudio de poblaciones planetarias».
David Armstrong, profesor asociado en Warwick y coautor principal de los estudios, resume la trascendencia de este momento: «RAVEN nos permite analizar conjuntos de datos enormes de forma consistente y objetiva. Debido a que la herramienta está bien probada y cuidadosamente validada, esta no es solo una lista de planetas potenciales; es lo suficientemente confiable como para usarla como una muestra para mapear la prevalencia de distintos tipos de planetas».
Los investigadores han liberado los catálogos y puesto a disposición de la comunidad científica herramientas interactivas basadas en el estudio. Gracias a lo cual, astrónomos de todo el mundo podrán apuntar sus telescopios terrestres, o preparar futuras misiones espaciales como la inminente PLATO de la Agencia Espacial Europea (ESA), hacia los rincones más prometedores de nuestra galaxia.
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