Astrónomos de la Universidad de Warwick (Reino Unido) han validado más de 100 exoplanetas —incluidos 31 detectados recientemente— gracias a una nueva herramienta de inteligencia artificial aplicada a datos del Satélite de Sondeo de Exoplanetas en Tránsito (TESS) de la NASA. Esta misión espacial monitorea el cielo en busca de pequeñas disminuciones en la luz de las estrellas, provocadas cuando un planeta pasa frente a su astro anfitrión.
En un artículo publicado en MNRAS, el equipo empleó su sistema de inteligencia artificial, denominado RAVEN, para analizar observaciones de más de 2,2 millones de estrellas recopiladas durante los primeros cuatro años de operación de TESS. La investigación se centró en identificar planetas que orbitan cerca de sus estrellas, completando una vuelta en menos de 16 días, lo que permite una estimación más precisa de la frecuencia de estos mundos de período corto.
“Gracias a nuestra metodología RAVEN, logramos validar 118 planetas y más de 2.000 candidatos de alta calidad, cerca de 1.000 de ellos completamente nuevos”, explica la doctora Marina Lafarga Magro, primera autora del estudio e investigadora postdoctoral en Warwick. “Se trata de una de las muestras mejor caracterizadas de planetas cercanos, lo que facilitará la identificación de sistemas especialmente prometedores para futuras investigaciones”.
Entre los planetas validados destacan varias categorías de gran interés: los de período ultracorto, que completan su órbita en menos de 24 horas; los ubicados en el llamado “desierto neptuniano”, una región donde la teoría predice una escasez de este tipo de mundos; y sistemas multiplanetarios con órbitas cercanas, incluidos pares planetarios previamente desconocidos alrededor de una misma estrella.
Las misiones modernas de búsqueda de exoplanetas suelen detectar miles de candidatos, pero confirmar cuáles son reales sigue siendo un desafío. El principal reto consiste en distinguir si la disminución de brillo observada se debe a un planeta o a otros fenómenos, como sistemas binarios eclipsantes.
“El objetivo es determinar la naturaleza real de estas señales. La fortaleza de RAVEN radica en su conjunto de datos, cuidadosamente construido con cientos de miles de planetas simulados y otros eventos astrofísicos que pueden confundirse con ellos”, señala el doctor Andreas Hadjigeorghiou, quien lideró el desarrollo del sistema. “Entrenamos modelos de aprendizaje automático para reconocer patrones que permitan clasificar correctamente cada evento, una tarea en la que la IA resulta especialmente eficaz”.
Por su parte, el doctor David Armstrong, coautor del estudio, destaca que esta herramienta permite analizar grandes volúmenes de datos de forma coherente y objetiva. “No solo genera listas de posibles planetas, sino que ofrece resultados lo suficientemente fiables como para estudiar la frecuencia de distintos tipos de mundos alrededor de estrellas similares al Sol”, afirma.
Gracias a este catálogo de planetas validados, los investigadores pudieron ir más allá de los descubrimientos individuales y analizar la población de exoplanetas cercanos en su conjunto. En un estudio complementario, también publicado en MNRAS, calcularon la frecuencia de planetas en órbitas próximas a estrellas similares al Sol, con un nivel de detalle sin precedentes en función de su tamaño y período orbital.
Los resultados indican que entre el 9 % y el 10 % de estas estrellas albergan al menos un planeta cercano, una cifra consistente con los hallazgos previos de la misión Kepler de la NASA. Sin embargo, el nuevo método reduce las incertidumbres hasta en diez veces, lo que mejora significativamente la precisión de estas estimaciones.
Además, el estudio ofrece la primera medición directa de la frecuencia de planetas en el “desierto de Neptuno”, revelando que apenas aparecen en el 0,08 % de las estrellas similares al Sol.
En conjunto, estos trabajos muestran cómo la combinación de grandes volúmenes de datos astronómicos y avances en inteligencia artificial está transformando el estudio de los exoplanetas. No solo facilita nuevos descubrimientos, sino que también permite abordar preguntas complejas sobre la formación y distribución de los sistemas planetarios.
El equipo, además, ha puesto a disposición herramientas interactivas y catálogos abiertos para que otros científicos puedan explorar los resultados y seleccionar objetivos para futuras observaciones con telescopios terrestres y misiones como PLATO de la Agencia Espacial Europea.
*Con información de Europa Press.