El Sistema Kepler-90 es ahora el primer sistema solar formado por tantos planetas como el nuestro. Credits: NASA/Wendy Stenzel
El segundo mayor sistema planetario observado de la Vía Láctea, situado a unos 2.500 años luz del Sol, no tiene 7 planetas, como se creía hasta ahora, sino 8, lo que convierte a Kepler-90 en el primer sistema solar formado por tantos planetas como el nuestro. El descubrimiento se ha producido gracias a un sistema de inteligencia artificial que ha sido desarrollado por Google y aplicado por la NASA con la finalidad de escrutar los entresijos de Kepler-90.
La proeza tecnológica consiste en haber conseguido enseñar a los ordenadores de esta misión a detectar planetas lejanos a través del así llamado aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que permite a las ordenadores aprender de su experiencia.
El aprendizaje automático se ha usado hasta ahora para una amplia gama de aplicaciones, como motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.
La detección de planetas lejanos es una nueva aplicación del aprendizaje automático o “machine learning”. En este proyecto, los científicos de la NASA enseñaron a los ordenadores a identificar planetas a partir de las señales de luz captadas por el satélite artificial Kepler cuando los exoplanetas de este sistema planetario pasaban frente a su estrella. Kepler ha encontrado 35.000 posibles señales planetarias.
El descubrimiento se ha basado en redes neuronales, un modelo computacional compuesto de un conjunto de neuronas artificiales que emulan el comportamiento observado en las neuronas de los cerebros biológicos.
Red neuronal entrenada
Los científicos entrenaron a la red neuronal para identificar exoplanetas en tránsito usando un conjunto de 15.000 señales previamente examinadas del amplio catálogo de exoplanetas obtenido por la sonda Kepler, explica la NASA en un comunicado.
La red neuronal identificó correctamente planetas verdaderos y falsos positivos el 96 por ciento de las veces. Luego, con la red neuronal que "aprendió" a detectar el patrón de un exoplaneta en tránsito, los investigadores dirigieron su modelo para buscar señales más débiles en sistemas de 670 estrellas que ya tenían múltiples planetas conocidos. El descubrimiento se produjo cuando el ordenador aprendió a identificar exoplanetas en el minúsculo cambio en el brillo observado cuando un planeta pasaba frente a su estrella o transitaba por ella.
Esta red neuronal artificial procesó parte de los datos acumulados por Kepler y encontró señales de tránsito débiles de un octavo planeta previamente perdido que orbita alrededor de Kepler-90, en la constelación de Draco (Dragón). A este octavo planeta lo han denominado Kepler-90i.
Kepler-90i está tan cerca de su estrella que la temperatura de su superficie es sumamente elevada, probablemente por encima de los 420ºC, como Mercurio. Tarda en completar una órbita alrededor de su estrella 14,4 días. Su planeta más externo, Kepler-90h, orbita a una distancia similar a su estrella que la Tierra al Sol.
El sistema Kepler-90 es como una versión reducida de nuestro sistema solar, con los planetas más pequeños en el interior y los grandes en el exterior, aunque todos están mucho más apretados al estar situados en un espacio más pequeño, explican los científicos.
La proeza tecnológica consiste en haber conseguido enseñar a los ordenadores de esta misión a detectar planetas lejanos a través del así llamado aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que permite a las ordenadores aprender de su experiencia.
El aprendizaje automático se ha usado hasta ahora para una amplia gama de aplicaciones, como motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.
La detección de planetas lejanos es una nueva aplicación del aprendizaje automático o “machine learning”. En este proyecto, los científicos de la NASA enseñaron a los ordenadores a identificar planetas a partir de las señales de luz captadas por el satélite artificial Kepler cuando los exoplanetas de este sistema planetario pasaban frente a su estrella. Kepler ha encontrado 35.000 posibles señales planetarias.
El descubrimiento se ha basado en redes neuronales, un modelo computacional compuesto de un conjunto de neuronas artificiales que emulan el comportamiento observado en las neuronas de los cerebros biológicos.
Red neuronal entrenada
Los científicos entrenaron a la red neuronal para identificar exoplanetas en tránsito usando un conjunto de 15.000 señales previamente examinadas del amplio catálogo de exoplanetas obtenido por la sonda Kepler, explica la NASA en un comunicado.
La red neuronal identificó correctamente planetas verdaderos y falsos positivos el 96 por ciento de las veces. Luego, con la red neuronal que "aprendió" a detectar el patrón de un exoplaneta en tránsito, los investigadores dirigieron su modelo para buscar señales más débiles en sistemas de 670 estrellas que ya tenían múltiples planetas conocidos. El descubrimiento se produjo cuando el ordenador aprendió a identificar exoplanetas en el minúsculo cambio en el brillo observado cuando un planeta pasaba frente a su estrella o transitaba por ella.
Esta red neuronal artificial procesó parte de los datos acumulados por Kepler y encontró señales de tránsito débiles de un octavo planeta previamente perdido que orbita alrededor de Kepler-90, en la constelación de Draco (Dragón). A este octavo planeta lo han denominado Kepler-90i.
Kepler-90i está tan cerca de su estrella que la temperatura de su superficie es sumamente elevada, probablemente por encima de los 420ºC, como Mercurio. Tarda en completar una órbita alrededor de su estrella 14,4 días. Su planeta más externo, Kepler-90h, orbita a una distancia similar a su estrella que la Tierra al Sol.
El sistema Kepler-90 es como una versión reducida de nuestro sistema solar, con los planetas más pequeños en el interior y los grandes en el exterior, aunque todos están mucho más apretados al estar situados en un espacio más pequeño, explican los científicos.
Más descubrimientos
Kepler-90i no ha sido el único descubrimiento de esta red neuronal. En Kepler-80, un sistema planetario con una estrella y cinco planetas, situado en la constelación del Cisne, este algoritmo inteligente encontró un sexto planeta. Se llama Kepler-80g y es del tamaño de la Tierra.
Cuatro de sus planetas vecinos forman lo que se llama una cadena resonante, en la que los planetas se bloquean por su gravedad mutua en una danza orbital rítmica. El resultado es un sistema extremadamente estable, similar a los siete planetas en el sistema TRAPPIST-1.
Los científicos se proponen ampliar la aplicación de la red neuronal al conjunto completo de Kepler, que contiene más de 150.000 estrellas. Los resultados de su trabajo han sido aceptados para publicación en The Astronomical Journal.
Hasta ahora, Kepler ha producido un conjunto de datos sin precedentes para la caza de exoplanetas. Después de observar un segmento del espacio durante cuatro años, la nave espacial ahora está operando en una misión extendida y cambia su campo de visión cada 80 días.
De los datos reunidos por Kepler se estima en 17.000 millones los exoplanetas del tamaño de la Tierra que existen en la Vía Láctea. En total, Kepler ha identificado 2.515 exoplanetas, que ya han sido confirmados como tal. Los últimos hallazgos se refieren a los sistemas planetarios Kepler-90 y Kepler-80, estos últimos gracias a la inteligencia artificial.
Kepler-90i no ha sido el único descubrimiento de esta red neuronal. En Kepler-80, un sistema planetario con una estrella y cinco planetas, situado en la constelación del Cisne, este algoritmo inteligente encontró un sexto planeta. Se llama Kepler-80g y es del tamaño de la Tierra.
Cuatro de sus planetas vecinos forman lo que se llama una cadena resonante, en la que los planetas se bloquean por su gravedad mutua en una danza orbital rítmica. El resultado es un sistema extremadamente estable, similar a los siete planetas en el sistema TRAPPIST-1.
Los científicos se proponen ampliar la aplicación de la red neuronal al conjunto completo de Kepler, que contiene más de 150.000 estrellas. Los resultados de su trabajo han sido aceptados para publicación en The Astronomical Journal.
Hasta ahora, Kepler ha producido un conjunto de datos sin precedentes para la caza de exoplanetas. Después de observar un segmento del espacio durante cuatro años, la nave espacial ahora está operando en una misión extendida y cambia su campo de visión cada 80 días.
De los datos reunidos por Kepler se estima en 17.000 millones los exoplanetas del tamaño de la Tierra que existen en la Vía Láctea. En total, Kepler ha identificado 2.515 exoplanetas, que ya han sido confirmados como tal. Los últimos hallazgos se refieren a los sistemas planetarios Kepler-90 y Kepler-80, estos últimos gracias a la inteligencia artificial.
Referencia
Identifying exoplanets with deep learning: a five planet resonant chain Around kepler-80 and an eighth planet around kepler-90. Christopher J. Shalluey, Andrew Vanderburg. Aceptado para publicación en The Astronomical Jorunal.
Identifying exoplanets with deep learning: a five planet resonant chain Around kepler-80 and an eighth planet around kepler-90. Christopher J. Shalluey, Andrew Vanderburg. Aceptado para publicación en The Astronomical Jorunal.