Se han descubierto más de 300 exoplanetas en el espacio profundo gracias a un algoritmo recién creado que utiliza datos de naves espaciales y la supercomputadora de la NASA.
- Se han confirmado 301 exoplanetas adicionales, gracias a un nuevo algoritmo de aprendizaje profundo
- La red neuronal profunda ExoMiner se creó utilizando datos de la nave espacial Kepler de la NASA y su supercomputadora Pléyades.
- Los planetas recientemente confirmados elevan el número total de exoplanetas confirmados a 4.870
La NASA dijo que se han confirmado 301 exoplanetas adicionales, gracias a un nuevo algoritmo de aprendizaje profundo.
La importante adición al libro mayor es posible gracias a la red neuronal profunda ExoMiner, que se construyó utilizando datos de la nave espacial Kepler de la NASA y su seguidor K2.
Utiliza la supercomputadora de la agencia espacial, las Pléyades, y es capaz de descifrar la diferencia entre exoplanetas verdaderos y «falsos positivos».
Los planetas recién confirmados, que orbitan estrellas distantes en el universo, elevan el número total de exoplanetas confirmados a 4.870.
Se han confirmado 301 exoplanetas adicionales, gracias a un nuevo algoritmo de aprendizaje profundo
Los planetas recientemente confirmados elevan el número total de exoplanetas confirmados a 4.870
A diferencia de otros programas de aprendizaje automático para la detección de exoplanetas, ExoMiner no es una caja negra; no hay ningún misterio en cuanto a por qué ha decidido que algo es un planeta o no, dijo uno de los autores del estudio, John Jenkins, científico de exoplanetas en Ames Research de la NASA. .centrar en declaración.
«Podemos explicar fácilmente las características de los datos que llevan a ExoMiner a rechazar o confirmar un planeta».
Hay poca diferencia entre un exoplaneta «confirmado» y «validado», señala la NASA: Los exoplanetas se «confirman» cuando varias técnicas de observación resaltan características que solo son visibles por los planetas; Se «validan» cuando se utilizan estadísticas.
En el estudio, ExoMiner utilizó conjuntos de datos del archivo de Kepler para descubrir 301 planetas de un conjunto mucho mayor de candidatos.
La red neuronal profunda ExoMiner se creó utilizando datos de la nave espacial Kepler de la NASA y su supercomputadora Pléyades (en la foto)
La red neuronal profunda ExoMiner se creó utilizando datos de la nave espacial Kepler de la NASA (en la foto) y su supercomputadora Pléyades.
Ha sido validado por el oleoducto del Kepler Science Operations Center y promovido al estado de candidato a planeta por la oficina de Kepler Science.
Una investigación recientemente publicada muestra que una red neuronal es más consistente y precisa cuando elimina los falsos positivos de los científicos humanos.
También brinda a los investigadores detalles adicionales sobre por qué ExoMiner tomó la decisión que usted tomó.
“Cuando ExoMiner dice que algo es un planeta, puede estar seguro de que es un planeta”, agregó Hamid Valizadegan, líder del proyecto ExoMiner y director de aprendizaje automático.
ExoMiner es muy preciso y de alguna manera más confiable que los clasificadores de máquinas actuales y los expertos humanos que deben emular debido a los sesgos que vienen con las etiquetas humanas.
La NASA señala que de los 301 exoplanetas agregados a la lista cada vez mayor, se cree que ninguno es ‘similar a la Tierra o en la zona habitable de sus estrellas madre’, pero algunos comparten ciertas características de otros exoplanetas cercanos a la Tierra.
«Estos 301 descubrimientos nos ayudan a comprender mejor los planetas y los sistemas solares más allá del nuestro, y lo que hace que nuestro planeta sea tan único», dijo Jenkins.
La investigación se publicó recientemente en The Astrophysical Journal.
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