La inteligencia artificial ayuda a los astrónomos a descubrir nuevos planetas

La IA podría ayudarnos a descubrir el nuevo planeta, la materia oscura y más ondas gravitacionales

Olvídese de las máquinas y las computadoras autónomas que pueden vencer a las personas en el ajedrez, la inteligencia artificial ayuda a los astrónomos a dar grandes pasos para resolver algunos de los mayores misterios del universo.

Por primera vez, se utilizó inteligencia artificial para descubrir dos nuevos exoplanetas. Uno de los descubrimientos realizados por la misión Kepler de la NASA lleva el sistema solar Kepler-90 a un total de 8 planetas, el primer sistema solar encontrado con el mismo número que el nuestro.

La mayoría de los exoplanetas se descubren utilizando lo que se denomina método de tránsito. Los telescopios apuntan a las estrellas, estudiándolas durante largos períodos de tiempo, lo que significa que pueden buscar pequeñas inmersiones en el brillo cuando un planeta pasa por delante.

En lugar de mirar imágenes, la presencia de planetas tiende a descubrirse mediante el estudio de grandes cantidades de datos tomados del telescopio, relacionados con el brillo de una imagen. Cuando un sistema solar tiene más de un planeta, las disminuciones de brillo se producen en modelos complicados, a partir de los cuales se pueden calcular las masas de los planetas y la distancia a su estrella.

En este momento, las disminuciones de brillo se observan mediante tareas informáticas automáticas y, en ocasiones, solo el ojo humano.

Como la mayoría de las tareas que involucran datos complicados, el aprendizaje automático ha demostrado ser útil para descifrar estos patrones. En el último descubrimiento, los investigadores entrenaron a las computadoras para revisar los datos y observar pequeñas disminuciones en el brillo que antes habían pasado desapercibidas.

Christopher Shallue, ingeniero jefe de software del equipo de investigación de IA de Google, y Andrew Vanderburg, astrónomo de la Universidad de Texas en Austin, entrenaron una computadora para aprender a identificar exoplanetas en las lecturas fáciles de leer de Kepler. Utilizaron 15.000 señales para entrenar las máquinas mediante una red neuronal, que imita cómo funciona el cerebro.

“En mi tiempo libre, comencé a buscar en Google ‘encontrar exoplanetas con grandes conjuntos de datos’, y aprendí sobre la misión Kepler y el enorme conjunto de datos disponibles”, dice Shallue. “El aprendizaje automático realmente brilla en situaciones en las que hay tantos datos que las personas no pueden buscarlos por sí mismos”. Hay 35.000 posibles señales planetarias en los datos recopilados por Kepler durante su período operativo de cuatro años.

La red neuronal con la que apareció Shallue puede identificar planetas con un 96% de precisión. Aunque encuentra algunos falsos positivos en los que elige, hay muchos planetas potencialmente reales, como el octavo miembro del Kepler-90i, que se encuentra a 2.545 años luz de la Tierra. El segundo exoplaneta que se ha confirmado que se ha encontrado con este método es el sexto planeta del sistema Kepler-80.

“Como esperábamos, hay descubrimientos interesantes 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 muestra que nuestros datos serán un tesoro a disposición de los investigadores innovadores en los próximos años”.

Más allá de los exoplanetas

Encontrar exoplanetas no es de ninguna manera la única tarea de aprender con las máquinas de astronomía. De hecho, las preguntas más importantes en astronomía se abordan con la ayuda de la IA.

Busque el nuevo planeta, un planeta misterioso que se encuentra en el exterior de nuestro propio sistema solar. Aunque aún no se ha confirmado la presencia del planeta, las observaciones que llevaron a la predicción no han sido explicadas adecuadamente por otras teorías. “El aprendizaje automático definitivamente podría ayudarlo a buscar el planeta 9, y probablemente ya lo sea”, dice Vanderburg.

Uno de los mayores descubrimientos en el aprendizaje automático de la astronomía fue la capacidad de observar objetos que aparecen o desaparecen repentinamente en grandes conjuntos de datos de observación. En un artículo de 2015, un grupo de astrónomos dio los primeros pasos hacia el uso de la IA para este propósito. Este tipo de IA podría ser útil para encontrar el nuevo planeta u otros objetos nuevos.

Ondas gravitacionales

La IA también se desarrolla para ayudar a detectar ondas gravitacionales. El anuncio del primer descubrimiento de ondas gravitacionales en 2016 y la detección más reciente de una fusión de estrellas de neutrones habrían abierto una “nueva era” en astrofísica conocida como astrofísica de mensajes múltiples; estudiar eventos usando no solo luz.

En un artículo del mes pasado, dos miembros de la colaboración de Ligo mostraron cómo se podría usar una especie de IA llamada Deep Filtering para analizar los datos recopilados por los detectores para observar ondas gravitacionales. “Demostramos por primera vez que el aprendizaje automático puede detectar y estimar los verdaderos parámetros de eventos reales observados por Ligo”, dice el documento.

Materia oscura

Como si el nuevo planeta, los exoplanetas y las ondas gravitacionales no fueran suficientes, la IA también podría ayudar en la búsqueda de materia oscura. Esta semana, se subió un artículo al servidor arXiv que describe cómo el aprendizaje automático podría ayudarnos a identificar una partícula masiva que interactúa débilmente, un tipo de partícula considerada como una de las posibles candidatas a la materia oscura.

“Demostramos que si descubrimos nuevas partículas en el LHC del CERN, podríamos demostrar que son materia oscura en el universo, gracias a datos complementarios de experimentos de astropartículas y el uso de herramientas de aprendizaje automático”, dice Gianfranco Bertone, físico de astropartículas en el Universidad de Amsterdam, coautor del artículo.

En este tipo de experimentos de “detección directa”, el aprendizaje automático es útil para acelerar el proceso de eliminación de la interferencia producida durante los procesos complicados y de alta energía involucrados.

“El aprendizaje automático ha sido esencial para hacer posible este estudio, sin estas herramientas que aceleran la inferencia, el costo computacional sería prohibitivo”, dice Sebastien Liem, otro coautor. Hay mucha publicidad sobre la inteligencia artificial. Ya sea que nos traiga autos sin conductor, autos que te insultan o posiblemente incluso una nueva forma de hombre que podría reemplazar a la nuestra, las posibilidades de un futuro con IA son difíciles de adivinar y, a menudo, bastante desalentadoras.

Una cosa que sabemos con certeza es que, en el campo de la astronomía, la IA hace posibles grandes descubrimientos. Gracias a las nuevas técnicas desarrolladas en este momento, es probable que continúe haciéndolo en el futuro.

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