Inteligência artificial ajuda a descobrir o oitavo planeta do sistema Kepler-90

Em dados do Telescópio Espacial Kepler, da NASA, foi descoberto o oitavo planeta a girar em torno de Kepler-90, uma estrela parecida com o Sol, localizada a 2545 anos-luz da Terra.

Kepler-90i é um planeta quente e rochoso com uma órbita de 14,4 dias em torno da sua estrela e foi encontrado usando a aprendizagem automática do Google. A aprendizagem automática é um campo da inteligência artificial no qual os computadores “aprendem” a partir de informação introduzida na forma de exemplos. Neste caso, os computadores aprenderam a identificar planetas através de exemplos nos dados do Kepler onde o telescópio registrou sinais de planetas extra-solares.

“Tal como esperávamos, há descobertas emocionantes escondidas nos dados de arquivo do Kepler, à espera da ferramenta ou tecnologia certas para serem descobertos,” disse Paul Hertz, diretor da Divisão de Astrofísica da NASA, em Washington. “Este achado mostra que os nossos dados serão, nos próximos anos, um tesouro para investigadores com capacidade de inovar.”

A descoberta ocorreu depois dos investigadores Christopher Shallue e Andrew Vanderburg terem preparado um computador para aprender a identificar exoplanetas nas leituras de luz registradas pelo Kepler – a minúscula alteração de brilho detetada quando um planeta transita uma estrela. Inspirada pela forma como os neurónios se ligam no cérebro humano, esta “rede neuronal” artificial filtrou os dados o Kepler e encontrou os ténues sinais do trânsito de um oitavo planeta na órbita de Kepler-90, na constelação de Dragão.

Embora a aprendizagem automática tenha sido usada anteriormente em pesquisas no banco de dados do Kepler, esta investigação demonstra que as redes neuronais são uma promissora ferramenta para encontrar alguns dos mais fracos sinais de mundos distantes.

Haverá provavelmente outros sistemas planetários mais promissores para a vida que Kepler-90. Kepler-90i, com um tamanho superior em cerca de 30% ao da Terra, está tão próximo à sua estrela que a temperatura média da superfície deverá exceder os 426 graus Celsius, uma temperatura semelhante à de Mercúrio. O planeta mais distante do sistema, Kepler-90h, orbita a estrela a uma distância semelhante à da Terra em relação ao Sol.

“O sistema de Kepler-90 é uma espécie de mini versão do Sistema Solar. Pequenos planetas interiores e grandes planetas exteriores, mas todos muito mais próximos uns dos outros,” disse Vanderburg, astrónomo da NASA e da Universidade do Texas em Austin.

Shallue, um engenheiro sénior de software da equipa de investigação Google AI, teve a ideia de aplicar uma rede neuronal aos dados do Kepler. O seu interesse pela descoberta de exoplanetas surgiu ao perceber que a astronomia, tal como outros ramos da ciência, está a ser inundada de dados à medida que a tecnologia para a recolha de dados espaciais avança.

“No meu tempo livre, comecei a pesquisar na internet como encontrar exoplanetas com grandes conjuntos de dados e descobri a missão Kepler e o seu enorme conjunto de dados disponíveis,” disse Shallue. “A aprendizagem automática é brilhante em situações onde existem tantos dados que se torna difícil pesquisá-los apenas com recursos humanos.”

O conjunto de quatro anos de dados do Kepler abrange 35000 possíveis sinais planetários. São utilizados testes automáticos, e por vezes o olho humano, ​​para verificar os sinais mais promissores. No entanto, em geral, os sinais mais fracos perdem-se usando estes métodos. Shallue e Vanderburg calcularam poder haver nos dados exoplanetas mais interessantes ainda por descobrir.

Assim, treinaram primeiro a rede neuronal para identificar exoplanetas em trânsito usando um conjunto de 15000 sinais previamente examinados do catálogo Kepler. No conjunto de testes, a rede neuronal identificou corretamente 96% das vezes planetas verdadeiros e falsos positivos. Então, tendo a rede neuronal “aprendido” a detetar os sinais padrão de um exoplaneta em trânsito, os investigadores dirigiram o modelo para a procura de sinais mais fracos em 670 sistemas estelares que já possuíam vários planetas conhecidos. Partindo da hipótese que os sistemas planetários múltiplos seriam os melhores para procurar mais exoplanetas.

“Temos muitos falsos positivos, mas também potencialmente mais planetas reais,” disse Vanderburg. “É como peneirar rochas para encontrar pedras preciosas. Se a peneira for mais fina, apanhamos mais pedras, mas também mais joias.”

Kepler-90i não foi a única joia que esta rede neuronal descobriu. Encontrou também um sexto planeta no sistema Kepler-80. Kepler-80g é do tamanho da Terra e quatro de seus planetas vizinhos formam uma cadeia de ressonâncias – em que os planetas ficam bloqueados pela gravidade mútua numa dança orbital rítmica. O resultado é um sistema extremamente estável, semelhante aos sete planetas do sistema TRAPPIST-1.

Shallue e Vanderburg planeiam aplicar a sua rede neuronal ao conjunto total de mais de 150 mil estrelas do Kepler. O Kepler produziu um conjunto de dados sem precedentes para a caça aos exoplanetas. Depois de olhar para uma região do espaço durante quatro anos, o telescópio espacial está agora na sua missão alongada, mudando de campo de visão a cada 80 dias.

“Esses resultados demonstram o valor duradouro da missão Kepler,” disse Jessie Dotson, cientista do Projeto Kepler no Ames Research Center da NASA, em Silicon Valley, Califórnia. “Novas maneiras de olhar para os dados – como esta, que ainda está em fase inicial, de aplicar algoritmos de aprendizagem automática – garantem que se continuarão a produzir avanços significativos no nosso conhecimento de sistemas planetários em torno de outras estrelas. Tenho a certeza de que há mais novidades nos dados à espera de serem descobertas.”

O artigo que descreve estas descobertas foi aceite para publicação na revista The Astronomical Journal.

Fonte na notícia: NASA