El Sistema Solar ya no es el único sistema conocido que posee ocho planetas. El octavo planeta de Kepler-90, una estrella similar al Sol a 2.545 años-luz de la Tierra, fue descubierto en datos del Telescopio Espacial Kepler de la NASA.
El planeta recientemente descubierto, Kepler-90i, es un caluroso planeta que orbita su estrella cada 14,4 días que fue descubierto usando aprendizaje automático de Google. El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) cuyo objetivo es lograr que los computadores “aprendan”. En este caso, los computadores aprendieron a identificar planetas encontrando instancias donde el telescopio registró cambios en la luz estelar causados por exoplanetas.
“Como esperábamos, hay emocionantes descubrimientos ocultos en nuestros datos archivados de Kepler, esperando la herramienta o tecnología adecuada para desenterrarlos”, dijo Paul Hertz, director de la división de astrofísica de la NASA. “Este hallazgo demuestra que nuestros datos serán un tesoro escondido disponible para investigadores innovadores durante los próximos años”.
El descubrimiento ocurrió gracias a que los investigadores Christopher Shallue y Andrew Vanderburg enseñaron a un computador a aprender a identificar exoplanetas en las lecturas de luz registradas por Kepler, el minúsculo cambio de brillo captado cuando un planeta pasa frente a su estrella, lo que se conoce como tránsito. Inspirados por la manera en que las neuronas se conectan en el cerebro humano, esta red neuronal artificial examinó los datos de Kepler y encontró señales débiles de tránsitos de un octavo planeta previamente no detectado orbitando Kepler-90, en la constelación de Draco.
El aprendizaje automático ha sido usado anteriormente en búsquedas en la base de datos de Kepler, y esta investigación continua demuestra que las redes neuronales son una herramienta prometedora para hallar algunas de las señales más débiles de mundos lejanos.
Otros sistemas planetarios probablemente tienen mejores condiciones para la vida que Kepler-90. Aproximadamente 30% más grande que la Tierra, Kepler-90i está tan cerca de su estrella que se cree que su temperatura superficial promedio supera los 400 grados Celsius. Su planeta más externo, Kepler-90h, orbita su estrella a una distancia similar que la Tierra en relación al Sol.
“El sistema de la estrella Kepler-90 es como una versión en miniatura del Sistema Solar. Hay planetas pequeños en el interior y grandes planetas en la parte exterior, pero todo está mucho más cerca”, dijo Vanderburg, becario postdoctoral en la NASA y astrónomo de la Universidad de Texas en Austin.
Shallue, ingeniero de software senior del equipo de investigación de IA de Google, tuvo la idea de aplicar una red neuronal a los datos de Kepler. Él se interesó en el descubrimiento de exoplanetas luego de aprender que la astronomía, como otras ramas de la ciencia, se está viendo inundada de datos rápidamente a medida que la tecnología de recolección de datos avanza.
“El aprendizaje automático realmente brilla en situaciones donde hay tantos datos que los humanos no pueden analizarlos por sí mismos”, dijo Shallue.
El conjunto de datos de cuatro años de Kepler consiste de 35.000 señales planetarias posibles. Las pruebas automatizadas, y algunas veces el ojo humano, son usadas para verificar las señales más prometedoras en los datos. Sin embargo, las señales más débiles a menudo son pasadas por alto usando estos métodos. Shallue y Vanderburg pensaron que podría haber descubrimientos de exoplanetas más interesantes ocultos en los datos.
Cantidad de planetas conocidos por cada sistema. Crédito: Wendy Stenzel/Centro de Investigación Ames/NASA.
Primero, le enseñaron a la red neuronal a identificar exoplanetas en tránsito usando un conjunto de 15.000 señales estudiadas anteriormente del catálogo de exoplanetas de Kepler. En el conjunto de prueba, la red neuronal identificó correctamente planetas reales y falsos positivos un 95% de las veces. Luego, con la red neuronal habiendo “aprendido” a detectar el patrón de un exoplaneta en tránsito, los investigadores condujeron su modelo a buscar señales débiles en 670 sistemas estelares que tenían múltiples planetas conocidos. Su suposición era que los sistemas de múltiples planetas serían los mejores lugares para buscar más planetas.
“Obtuvimos muchos falsos positivos de planetas, pero también planetas potencialmente reales. Es como revisar rocas para encontrar joyas. Si tienes un colador más fino, atraparás más rocas, pero también puedes encontrar más joyas”, dijo Vanderburg.
Kepler-90i no fue la única joya que filtró esta red neuronal. En el sistema Kepler-80, encontraron un sexto planeta; Kepler-80g, del tamaño de la Tierra. Kepler-80g y cuatro de sus planetas cercanos forman lo que se conoce como cadena resonante, donde los planetas están fijados por su mutua gravedad en una danza orbital rítmica. El resultado es un sistema extremadamente estable, similar a los siete planetas del sistema TRAPPIST-1.
Ahora, Shallue y Vanderburg planean aplicar su red neuronal al conjunto completo de Kepler de más de 150.000 estrellas.
El estudio “Identifying Exoplanets With Deep Learning: A Five Planet Resonant Chain Around Kepler-80 And An Eighth Planet Around kepler-90” ha sido aceptado para su publicación en The Astronomical Journal.
Jet Propulsion Laboratory
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