Inteligența Artificială a descoperit 31 de noi planete, în afara sistemului nostru solar
Un sistem de inteligență artificială de nouă generație, denumit RAVEN, a reușit să identifice și să valideze simultan un număr semnificativ de lumi din afara sistemului nostru solar.
Informația, publicată de ziarul spaniol La Razón, evidențiază modul în care integrarea avansată a IA poate depăși limitările actuale ale procesării datelor astronomice.
Cum se „validează” o planetă
Descoperirea exoplanetelor a evoluat rapid de la identificarea primei astfel de lumi, 51 Pegasi b, în 1995, până la un total de peste 6.000 de obiecte confirmate în prezent. Cu toate acestea, ritmul de aproximativ 200 de descoperiri anual reflectă mai degrabă o limitare metodologică decât una observațională.
Cu alte cuvinte, volumele uriașe de date colectate de telescoapele moderne depășesc capacitatea de analiză și validare a comunității științifice.
În astrofizica observațională, detecția unui semnal nu este echivalentă cu confirmarea existenței unei planete. Metoda de tranzit este una dintre cele mai utilizate tehnici și presupune identificarea scăderilor periodice de luminozitate a unei stele, cauzate de trecerea unui corp ceresc prin fața acesteia.
Totuși, astfel de semnale pot fi generate și de alte fenomene, precum sisteme stelare binare sau artefacte instrumentale.
Or, tocmai acest proces complex de verificare și validare reprezintă principalul blocaj în creșterea numărului de exoplanete confirmate.
Ce a adus nou RAVEN
IA-ul RAVEN introduce o abordare integrată, acoperind întregul lanț operațional: de la detectarea semnalelor până la validarea statistică a acestora. Sistemul a analizat un eșantion de peste două milioane de stele, folosind date colectate de misiunea TESS, desfășurată pe parcursul a 4 ani.
Rezultatele obținute sunt remarcabile: 118 exoplanete au fost validate, dintre care 31 complet noi, identificate pentru prima dată de acest sistem. În plus, RAVEN a selectat aproximativ 2.000 de „candidați” de înaltă calitate, dintre care circa 1.000 nu fuseseră detectați anterior.
Potrivit dr. Andreas Hadjigeorghiou, coordonatorul dezvoltării sistemului, performanța RAVEN derivă dintr-un set extins de date simulate: sute de mii de scenarii astrofizice, incluzând atât planete reale, cât și fenomene care le pot imita semnătura.
Dincolo de simpla identificare, RAVEN deschide calea către analize statistice robuste. Așa-numitul „recensământ planetar” realizat oferă perspective valoroase asupra distribuției și caracteristicilor exoplanetelor. Integrarea inteligenței artificiale în astrofizică marchează începutul unei noi paradigme, în care analiza automată a datelor devine esențială pentru progresul domeniului.
RECOMANDAREA AUTORULUI:
NASA alocă 20 de miliarde de dolari pentru o bază pe Lună. Ce vrea agenția mai exact să construiască