Un nuevo método de aprendizaje profundo encuentra 301 nuevos exoplanetas

Ilustración artística de exoplanetas para ExoMiner. Crédito: NASA/JPL-Caltech.

Recientemente, científicos han añadido la gran cantidad de 301 nuevos planetas validados al conteo total de exoplanetas. Este grupo de planetas es el último en unirse a los 4.569 ya validados orbitando una multitud de estrellas lejanas. ¿Cómo descubrieron tal cantidad de planetas, aparentemente todos a la vez? La respuesta está en una nueva red neuronal profunda llamada ExoMiner.

Las redes neuronales profundas son métodos de aprendizaje automático que aprenden automáticamente una tarea cuando se le proporciona datos suficientes. ExoMiner es una nueva red neuronal profunda que usa el supercomputador Pleiades de la NASA y que puede distinguir exoplanetas reales de diferentes tipos de impostores o falsos positivos. Su diseño está inspirado por varias pruebas y propiedades que los expertos humanos usan para confirmar nuevos exoplanetas. ExoMiner aprende al usar exoplanetas confirmados en el pasado y casos de falsos positivos.

ExoMiner complementa a las personas que son profesionales en analizar datos y descifrar qué es y qué no es un planeta. Específicamente, los datos recolectados por el Telescopio Espacial Kepler de la NASA. Para misiones como Kepler, con miles de estrellas en su campo de visión, cada una con la posibilidad de albergar múltiples exoplanetas potenciales, estudiar estos masivos conjuntos de datos es una tarea que consume una enorme cantidad de tiempo. ExoMiner resuelve este dilema.

“A diferencia de otros programas de aprendizaje automático de detección de exoplanetas, ExoMiner no es una caja negra; no hay ningún misterio en cuanto a por qué decide que algo es un planeta o no”, dijo Jon Jenkins, científico de exoplanetas en el Centro de Investigación Ames de la NASA en Silicon Valley, California. “Podemos explicar fácilmente qué características en los datos llevan a ExoMiner a rechazar o confirmar un planeta”.

¿Cuál es la diferencia entre un exoplaneta confirmado y uno validado? Un planeta está “confirmado” cuando diferentes técnicas de observación revelan características que solo pueden ser explicadas por un planeta. Un planeta se “valida” usando estadísticas, indicando cuán probable o improbable es que sea un planeta basado en los datos.

En un artículo, el equipo de Ames muestra cómo ExoMiner descubrió los 301 planetas usando datos del conjunto restante de posibles planetas –o candidatos– en el archivo de Kepler. Los 301 planetas validados automáticamente fueron detectados originalmente por el Centro de Operaciones Científicas de Kepler y promovidos al estado de planetas candidatos por la Oficina de Ciencia de Kepler. Pero hasta ExoMiner nadie fue capaz de validarlos como planetas.

Ilustración artística del método de tránsito para la detección de exoplanetas, donde los planetas más grandes bloquean una mayor porción de la luz de la estrella que los más pequeños. Crédito: Centro de Vuelo Espacial Goddard.

El artículo también demuestra cómo ExoMiner es más preciso y consistente en descartar falsos positivos y más capaz de revelar las firmas genuinas de los planetas que orbitan sus estrellas madres, al mismo tiempo dando a los científicos la capacidad de ver en detalle lo que llevó a ExoMiner a su conclusión.

“Cuando ExoMiner dice que algo es un planeta, puedes estar seguro que es un planeta”, agregó Hamed Valizadegan, líder del proyecto ExoMiner y director de aprendizaje automático con la Asociación de Investigación Espacial de Universidades en Ames. “ExoMiner es altamente preciso y de algunas maneras más confiable que los clasificadores automáticos existentes y que los humanos expertos que debe emular debido a los sesgos que acompañan al sello humano”.

Se piensa que ninguno de estos planetas recientemente confirmados es similar a la Tierra o se encuentra en la zona habitable de su estrella. Pero comparten características similares a la población general de exoplanetas confirmados en nuestro vecindario galáctico.

“Estos 301 descubrimientos nos ayudan a comprender mejor los planetas y sistemas solares más allá del nuestro, y qué hace que el nuestro sea tan único”, dijo Jenkins.

A medida que continúa la búsqueda de más exoplanetas –con misiones que usan fotometría de tránsito como TESS de la NASA o la futura PLATO de la ESA–, ExoMiner tendrá más oportunidades de demostrar que está a la altura de la tarea.

“Ahora que hemos entrenado a ExoMiner usando datos de Kepler, con un pequeño ajuste, podemos transferir ese aprendizaje a otras misiones, incluyendo TESS, que es en lo que estamos trabajando actualmente”, dijo Valizadegan. “Hay espacio para crecer”.

Fuente: Jet Propulsion Laboratory