Un equipo internacional de astrónomos logró validar más de un centenar de planetas fuera del Sistema Solar mediante el uso de inteligencia artificial, en un avance que permite afinar la comprensión sobre la distribución de estos cuerpos y abre nuevas líneas de investigación en la astronomía.
El estudio, liderado por investigadores de la Universidad de Warwick, en el Reino Unido, utilizó la herramienta de aprendizaje automático Raven para analizar datos del Satélite de Sondeo de Exoplanetas en Tránsito (Tess) de la Nasa. A partir de este procesamiento, se confirmaron 118 exoplanetas, incluidos 31 que no habían sido identificados previamente, además de detectarse más de 2.000 candidatos de alta calidad, reseña Infobae.
La investigación se centró en el análisis de 2,2 millones de estrellas observadas durante cuatro años por la misión Tess, con especial énfasis en planetas de órbita corta, es decir, aquellos que completan un ciclo en menos de 16 días. Según explicó la investigadora principal, Marina Lafarga Magro, estos resultados constituyen una de las muestras mejor caracterizadas de planetas cercanos, lo que facilitará su estudio detallado en futuras observaciones.
Entre los hallazgos más relevantes, el equipo identificó distintas categorías de exoplanetas, como los de período ultracorto —con órbitas inferiores a 24 horas— y aquellos ubicados en el denominado “desierto neptuniano”, una región donde, según los modelos teóricos, este tipo de planetas es poco frecuente. También se detectaron sistemas multiplanetarios con cuerpos que no habían sido observados anteriormente orbitando una misma estrella.
Uno de los principales desafíos del estudio fue diferenciar si las variaciones en el brillo de las estrellas correspondían realmente al tránsito de un planeta o a otros fenómenos, como sistemas binarios eclipsantes. Para resolverlo, Raven fue entrenado con simulaciones realistas de planetas y otros eventos astrofísicos, lo que permitió identificar patrones complejos y mejorar la precisión en la detección.
Los investigadores destacaron que esta tecnología facilita el análisis sistemático de grandes volúmenes de datos y permite no solo confirmar la existencia de exoplanetas, sino también estimar con mayor exactitud su frecuencia. En ese sentido, un estudio complementario determinó que entre el 9% y el 10% de las estrellas similares al Sol albergan planetas de órbita corta, en línea con estimaciones previas, pero con una reducción significativa en el margen de error.
Asimismo, el trabajo ofreció la primera medición directa de la presencia de planetas en el “desierto neptuniano”, concluyendo que estos aparecen en apenas el 0,08% de las estrellas analizadas, lo que aporta nueva evidencia sobre las regiones menos pobladas del espacio.
Los autores subrayaron que la combinación de grandes bases de datos con inteligencia artificial está transformando la exploración espacial, al permitir validar de forma masiva nuevos mundos y mejorar las técnicas de clasificación. Además, pusieron a disposición de la comunidad científica catálogos y herramientas interactivas que facilitarán la selección de objetivos para futuras misiones y observaciones, incluidas iniciativas como el telescopio espacial Plato de la Agencia Espacial Europea.
Este avance consolida el uso de la inteligencia artificial como una herramienta clave para acelerar descubrimientos y profundizar en el conocimiento de los sistemas planetarios que existen más allá del entorno solar.
Fuente: Versión Final
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