Novo astrônomo? Inteligência artificial confirma existência de 50 planetas

Robôs tomando o emprego de astrônomos. Ok, não chegamos a esse ponto ainda, mas um algoritmo de aprendizado de máquina confirmou, no final de agosto, a existência de 50 planetas.

A inteligência artificial, criada por cientistas da computação e astrônomos da Universidade de Warwick, no Reino Unido, realizou as descobertas após a análise de uma base de dados da Nasa. Treinado para distinguir entre sinais de planetas reais e falsos positivos captados por telescópios, o algoritmo identificou os 50 planetas a partir de dados obtidos pela missão Kepler.

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Segundo os pesquisadores, seus modelos de IA podem validar milhares de candidatos a planeta não vistos em segundos. Os resultados completos do estudo foram publicados na Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

O material avaliado pela inteligência artificial continha uma série de "candidatos" a planeta ainda não confirmados. Técnicas de aprendizado de máquina anteriores até já tinham sido utilizadas para realizar um ranking dos candidatos, porém nunca determinaram de forma autônoma a probabilidade dos objetos detectados serem, de fato, planetas.

"Aprendizado de máquina foi usado para ranquear candidatos planetários, mas nunca num modelo probabilístico, que é o que você precisa para validar um planeta. Em vez de dizer quais candidatos são prováveis planetas, podemos dizer agora a exata probabilidade estatística. Onde há menos de 1% de chance de um candidato ser um falso positivo, considera-se um planeta validado", declarou o doutor David Armstrong, do departamento de física da Universidade de Warwick, um dos autores do estudo.

O algoritmo dos pesquisadores da Universidade de Warwick foi capaz de identificar planetas tão grandes quanto Netuno e até menores do que a Terra, com órbitas entre 200 e um dia. De acordo com Armstrong, o grupo busca agora aplicar a técnica a amostragens grandes de candidatos a planeta de missões espaciais atuais e futuras, como Tess e Plato, ambas da Nasa.

Os pesquisadores destacam que, assim que estiver pronto e completamente treinado, o algoritmo será mais rápido do que outras técnicas de validação de planetas e poderá ser completamente automatizado. Como consequência, o trabalho de astrônomos será otimizado.

"Quase 30% dos planetas conhecidos até hoje foram validados por meio de um só método e isso não é ideal. Desenvolver novos métodos de validação já é desejável só por esse motivo, mas o aprendizado de máquina também permite que façamos isso muito rapidamente e priorizemos candidatos mais rápido", destacou Armstrong.

Os autores do trabalho explicam que o algoritmo ainda precisa de mais treinamento, porém este processo apenas facilitará a futura aplicação da inteligência artificial em grandes bases de dados. Uma vez pronta, a ferramenta terá grande utilidade para auxiliar na avaliação de dezenas de milhares de candidatos planetários identificados por missões espaciais.