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Una red neuronal descubre cientos de nuevos exoplanetas
Una red neuronal descubre cientos de nuevos exoplanetas
Sputnik Mundo
El nuevo método de aprendizaje profundo agregó 301 nuevos exoplanetas a la larga lista de más de 4.500 que ya se conocían. Con este hito tecnológico, los... 23.11.2021, Sputnik Mundo
2021-11-23T04:32+0000
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El aprendizaje profundo es como se le denomina al método que utilizan las redes neuronales para aprender automáticamente en base a una serie de datos iniciales. ExoMiner es una nueva red neuronal que aprovecha la supercomputadora de la NASA, Pleiades. La red complementa a los profesionales en analizar datos y descifrar qué es y qué no es un planeta, especialmente entre los datos recopilados por el telescopio espacial Kepler.Los humanos que trabajan en la misión de Kepler, con miles de millones de estrellas en su campo de visión y billones de potenciales exoplanetas, tienen una tarea titánica ya que lleva mucho tiempo estudiarlas todas de manera minuciosa. Es aquí donde entra en juego ExoMiner.Cuando un planeta pasa entre nosotros y su estrella, vemos que el lucero se atenúa ligeramente porque el planeta bloquea parte de su luz. Este es un método que utilizan los científicos para encontrar exoplanetas. Mediante diferentes técnicas de observación, la red analiza una a una las características de cada aspirante a ser un exoplaneta. Utilizando las bases de datos ya existentes, ExoMiner valida a los probables candidatos, comparando y marcando qué tan probable o improbable es que sea un planeta.En su artículo para el Astrophysical Journal, el equipo del Centro de Investigación Ames (ARC, por sus siglas en inglés) explica que los 301 exoplanetas fueron hallados y marcados como candidatos por la Oficina de Ciencias de Kepler, pero solo con la ayuda de ExoMiner se pudo procesar la cantidad de datos suficientes como para asegurar que estaban en lo cierto.Se cree que ninguno de los planetas recientemente confirmados es similar a la Tierra o se encuentra en la zona habitable de sus estrellas. Pero comparten características similares a la población general de exoplanetas confirmados en nuestro vecindario galáctico."Estos 301 descubrimientos nos ayudan a comprender mejor los planetas y los sistemas solares más allá del nuestro, y lo que hace que el nuestro sea tan único", agrega Jon Jenkins, especialista en exoplanetas del ARC.A medida que continúa la búsqueda de más exoplanetas, los científicos buscan expandir la experiencia positiva mostrada por ExoMiner a otras misiones. De esta manera, esperan acelerar el recuento de los billones de planetas distantes que se estima que contiene nuestra galaxia.
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🪐 astronomía, nasa, exoplanetas, astrophysical journal, pleiades (supercomputadora), telescopio espacial kepler
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Una red neuronal descubre cientos de nuevos exoplanetas
04:32 GMT 23.11.2021 (actualizado: 04:35 GMT 23.11.2021) El nuevo método de aprendizaje profundo agregó 301 nuevos exoplanetas a la larga lista de más de 4.500 que ya se conocían. Con este hito tecnológico, los científicos esperan acelerar el recuento de los billones de planetas distantes que se estima que contiene nuestra galaxia.
El aprendizaje profundo es como se le denomina al método que utilizan las redes neuronales para aprender automáticamente en base a una serie de datos iniciales. ExoMiner es una nueva red neuronal que aprovecha la supercomputadora de la NASA, Pleiades. La red complementa a los profesionales en analizar datos y descifrar qué es y qué no es un planeta, especialmente entre los datos recopilados por el telescopio espacial Kepler.
Los humanos que trabajan en la misión de Kepler, con miles de millones de estrellas en su campo de visión y billones de potenciales exoplanetas, tienen una tarea titánica ya que lleva mucho tiempo estudiarlas todas de manera minuciosa. Es aquí donde entra en juego ExoMiner.
Cuando un planeta pasa entre nosotros y su estrella, vemos que el lucero se atenúa ligeramente porque el planeta bloquea parte de su luz. Este es un método que utilizan los científicos para encontrar exoplanetas. Mediante diferentes técnicas de observación, la red analiza una a una las características de cada aspirante a ser un exoplaneta. Utilizando las bases de datos ya existentes, ExoMiner valida a los probables candidatos, comparando y marcando qué tan probable o improbable es que sea un planeta.
En su artículo para el Astrophysical Journal, el equipo del Centro de Investigación Ames (ARC, por sus siglas en inglés) explica que los 301 exoplanetas fueron hallados y marcados como candidatos por la Oficina de Ciencias de Kepler, pero solo con la ayuda de ExoMiner se pudo procesar la cantidad de datos suficientes como para asegurar que estaban en lo cierto.
"Cuando ExoMiner dice que algo es un planeta, puede estar seguro de que es un planeta. Es altamente preciso y, en cierto modo, más confiable que los clasificadores de máquinas existentes y los expertos humanos que debe emular debido a los sesgos que acompañan al etiquetado humano", explica el líder del proyecto y gerente de aprendizaje automático de Ames, Hamed Valizadegan.
Se cree que ninguno de los planetas recientemente confirmados es similar a la Tierra o se encuentra en la zona habitable de sus estrellas. Pero comparten características similares a la población general de exoplanetas confirmados en nuestro vecindario galáctico.
"Estos 301 descubrimientos nos ayudan a comprender mejor los planetas y los sistemas solares más allá del nuestro, y lo que hace que el nuestro sea tan único", agrega Jon Jenkins, especialista en exoplanetas del ARC.
A medida que continúa la búsqueda de más exoplanetas, los científicos buscan expandir la experiencia positiva mostrada por ExoMiner a otras misiones. De esta manera, esperan acelerar el recuento de los billones de planetas distantes que se estima que contiene nuestra galaxia.
26 de octubre 2021, 04:11 GMT
