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A inteligência artificial RAVEN analisou dados de mais de 2,2 milhões de estrelas observadas pela missão TESS, confirmou 118 planetas, encontrou 31 mundos novos e revelou objetos raros, incluindo planetas ultrarrápidos e corpos localizados no chamado deserto neptuniano.
A inteligência artificial desenvolvida por astrônomos da Universidade de Warwick confirmou mais de 100 exoplanetas em dados da missão TESS, da NASA, incluindo 31 mundos recém-identificados. O sistema RAVEN analisou sinais de estrelas observadas pelo telescópio espacial e ajudou a separar possíveis planetas de fenômenos capazes de imitar esse tipo de detecção.
A pesquisa, publicada na revista Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, usou observações de mais de 2,2 milhões de estrelas reunidas durante os quatro primeiros anos da TESS. O trabalho concentrou-se em planetas muito próximos de suas estrelas, com órbitas completas em menos de 16 dias.
O levantamento validou 118 novos planetas e apontou mais de 2 mil candidatos de alta qualidade, dos quais quase mil são totalmente novos. A equipe considera esse conjunto uma das amostras mais bem caracterizadas de planetas próximos de suas estrelas, com potencial para orientar estudos futuros.
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RAVEN amplia busca por mundos raros e extremos
Entre os planetas confirmados, há categorias consideradas especialmente relevantes para a astronomia. Alguns são planetas de período ultracurto, que completam uma volta ao redor da estrela em menos de 24 horas.
Outros estão no chamado deserto neptuniano, uma região na qual poucos planetas são esperados pelas teorias atuais. O estudo também revelou sistemas compactos com vários planetas, incluindo pares antes desconhecidos orbitando a mesma estrela.
A inteligência artificial RAVEN foi criada para enfrentar um dos principais desafios da busca por exoplanetas: transformar grandes volumes de dados de telescópios espaciais em descobertas confiáveis. O sistema procura pequenas quedas no brilho das estrelas, causadas quando um planeta passa diante delas.
Depois dessa identificação, o RAVEN usa modelos de aprendizado de máquina treinados com centenas de milhares de simulações realistas. Essas simulações incluem planetas e outros eventos astrofísicos que podem parecer planetas, como estrelas binárias eclipsantes.
Sistema avalia sinais e reduz falsos positivos
A força do RAVEN está no processamento completo do fluxo de análise. A ferramenta detecta o sinal, avalia sua origem com aprendizado de máquina e realiza a validação estatística dos candidatos mais fortes.
Esse funcionamento diferencia o sistema de ferramentas que atuam apenas em partes específicas do processo. A proposta é analisar conjuntos enormes de dados de forma consistente, objetiva e suficientemente validada para uso em estudos populacionais.
Além de acelerar a descoberta de novos mundos, a inteligência artificial também mede quais tipos de planeta são mais fáceis ou mais difíceis de encontrar. Essa etapa ajuda a corrigir vieses escondidos nos dados e permite formar amostras mais limpas para responder perguntas mais amplas sobre a frequência de diferentes planetas na galáxia.
Estudo mede frequência de planetas próximos
Com a base validada, os pesquisadores avançaram além das descobertas individuais. Em um estudo complementar, também publicado na MNRAS, a equipe mediu a ocorrência de planetas próximos ao redor de estrelas semelhantes ao Sol.
Os resultados indicam que cerca de 9% a 10% das estrelas semelhantes ao Sol abrigam um planeta em órbita próxima. Esse resultado está alinhado com medições anteriores da missão Kepler, mas a nova análise reduziu as incertezas em até dez vezes.
O trabalho também apresentou a primeira medição direta da raridade dos planetas no deserto neptuniano. Esses objetos aparecem ao redor de apenas 0,08% das estrelas semelhantes ao Sol, reforçando o caráter incomum dessa região.
Catálogos ficam disponíveis para novas observações
A equipe liberou catálogos interativos e ferramentas para que outros cientistas explorem os resultados. Esses materiais podem ajudar a selecionar alvos promissores para observações de acompanhamento com telescópios terrestres e futuras missões, como a PLATO, da Agência Espacial Europeia.
Os estudos mostram como a inteligência artificial está ampliando a capacidade de análise na astronomia. Ao combinar grandes bases de dados com aprendizado de máquina, o RAVEN encontrou planetas escondidos, validou candidatos e produziu uma amostra capaz de medir com mais precisão a presença de mundos próximos a estrelas semelhantes ao Sol.
Com informações ScienceDaily
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