NASA ha liberado su probado sistema de inteligencia artificial ExoMiner++ para analizar datos del Satélite de Estudio de Exoplanetas en Tránsito (TESS) en busca de nuevos mundos, permitiendo a investigadores de todo el mundo acelerar el descubrimiento de exoplanetas a través de una ciencia transparente y colaborativa.
NASA ha puesto a disposición del público ExoMiner++, su sistema de inteligencia artificial basado en aprendizaje profundo que ahora analiza los datos del TESS para identificar nuevos exoplanetas. Este paso representa un avance significativo hacia una ciencia espacial más transparente y colaborativa.
ExoMiner++ ya ha demostrado su eficacia validando 370 exoplanetas en misiones anteriores, estableciendo su fiabilidad para separar señales planetarias genuinas de falsos positivos. En su análisis inicial de los datos del TESS, la IA identificó aproximadamente 7000 posibles candidatos a exoplanetas, cada uno de los cuales requiere observaciones de seguimiento para su confirmación.
Diseñado para automatizar uno de los aspectos más laboriosos de la búsqueda de planetas, ExoMiner++ acelera significativamente el descubrimiento de exoplanetas al revisar miles de señales de forma rápida y precisa. El sistema utiliza el aprendizaje profundo para analizar las curvas de luz estelar, detectando los sutiles descensos en el brillo que se producen cuando un planeta transita frente a su estrella anfitriona.
Es crucial destacar que ExoMiner++ distingue los planetas reales de señales engañosas, como las estrellas binarias eclipsantes y otros ruidos astrofísicos, mejorando la eficiencia y la precisión de la cadena de detección de la NASA.
Al hacer de ExoMiner++ un proyecto de código abierto, la NASA permite a investigadores, astrónomos y desarrolladores de todo el mundo estudiar, auditar y mejorar el modelo. Este acceso abierto permite a la comunidad científica mundial replicar los resultados, refinar los algoritmos de detección y adaptar la tecnología a otros conjuntos de datos astronómicos, fortaleciendo la ciencia planetaria colaborativa y ampliando la comprensión de sistemas planetarios distantes.
