Usando la inteligencia artificial de Google, la Nasa ha identificado un octavo planeta orbitando alrededor de Kepler-90, una estrella similar al sol ubicada a 2.545 años luz de la Tierra. Con esta nueva incorporación, el Kepler-90se convierte en el primer sistema solar formado por tantos planetas como el nuestro.
El telescopio espacial Kepler ya había captado la señal, de hecho, de este recién descubierto planeta rocoso y extremadamente caliente, al que han bautizado como Kepler-90i, pero esa señal era tan débil que había pasado desapercibida para los astrofísicos de la Agencia espacial americana.
Es aquí donde entra en juego Google. El gigante de las búsquedas ha aplicado un tipo de inteligencia artificial llamado “aprendizaje automático” o “machine learning” para peinar la ingente cantidad de datos captados por Kepler y así identificar a Kepler-90i. Para ello, han enseñado a los ordenadores a detectar estos mundos lejanos a partir del ingente catálogo de exoplanetas ya categorizados de Kepler.
Se han basado en los modelos de redes neuronales, la forma en que las células nerviosas se conectan en el cerebro, para así diseñar un algoritmo capaz de rastrear los datos de Kepler e identificar señales débiles de exoplanetas en tránsito, es decir, pasando por delante de sus estrellas. Es así como han hallado al Kepler 90i, en la constelación de Draco. El telescopio espacial Kepler, de hecho, mira el cielo y escudriña las estrellas en busca de cambios en su brillo, porque eso podría delatar que un planeta está pasando por delante, en tránsito.
“El aprendizaje automático realmente funciona muy vienen estas situaciones en que hay muchos datos que los humanos no pueden buscar por ellos mismos”, explicó durante la rueda de prensa de presentación de los resultados Christopher Shallue, ingeniero del equipo de inteligencia artificial de la Nasa a quien se le ocurrió aplicar este modelo de IA a los datos de Kepler.
En este sentido, “el modelo de redes neuronales funciona muy bien para identificar cosas que ya se han visto antes, porque es capaz de aprender de los ejemplos previos. Y ha demostrado una fiabilidad del 96%”. En cambio, “este algoritmo no es capaz de detectar cosas nuevas, no clasificadas con anterioridad, como sí están haciendo las personas que participan en proyectos de ciencia ciudadana y que están ayudando a identificar cometas, por ejemplo”, puntualizó.
El algoritmo desarrollado por Google analizó el conjunto de datos procedente de la misión original de Kepler, que consistía en 35000 posibles nuevas señales de planetas. Una vez estuvo entrenado y era capaz de identificar exoplanetas en tránsito, los investigadores lo dirigieron a buscar señales más débiles en 670 sistemas estelares que ya contaban con múltiples planetas conocidos. Y así dieron con Kepler-90i.
Dos nuevos mundos
Este mundo está tan cerca de su estrella que la temperatura de su superficie es sumamente elevada, probablemente por encima de los 420ºC, como Mercurio. Y tarda en completar una órbita alrededor de su estrella cada 14,4 días.
“El sistema Kepler-90 es como una versión mini del Sistema Solar, con los planetas más pequeños en el interior y los grandes en el exterior, pero todo está mucho más apretujado en menos espacio”, explicó Andrew Vanderburg, investigador de la Nasa y astrónomo de la Universidad de Texas en Austin durante la rueda de prensa.
El cazador de exoplanetas
Kepler se centra en mirar si alguna estrella se hace más o menos brillante o oscura, algo que ocurre cuando un planeta pasar por delante de ella. Si eso ocurre, se puede monitorizar el brillo y estudiar su atenuación, y a partir de ahí saber el tamaño del planeta y a qué distancia puede estar de su estrella.
Al principio de lanzar esta misión al espacio, en 2009, hallar un exoplaneta, un planeta que orbita alrededor de una estrella, mediante este método era un gran acontecimiento. Pero ahora es algo común; de hecho, Kepler identifica de forma regular cientos de planetas aunque solo algunos de ellos son interesantes porque podrían albergar vida.
Por ejemplo, el pasado febrero la Nasa anunció que Kepler había dado con un sistema solar completo formado por una estrella, Trappist-1, y siete exoplanetas, que está relativamente cerca de nuestro sistema solar. Y en octubre realizó otro anuncio acerca de 20 nuevos planetas que eran candidatos a tener vida.
En total, Kepler durante su misión original y la segunda parte, K2, ha dado con 2515 exoplanetas, que ya están verificados como tal. Y hay otros miles más que están identificados por posibles exoplanetas pero que necesitan ser confirmados. Los astrofísicos creen que unos 30 están situados en la zona habitable de sus estrellas, a una distancia suficientemente cerca de la estrella para que el agua que contienen –elemento esencial para la vida tal como la conocemos- no esté congelada pero también relativamente lejos para que el agua no se evapore.
No es el único descubrimiento que han realizado. En elsistema Kepler-80 han dado con un sexto planeta, del tamaño de la Tierra, al que han llamado Kepler 80g y han visto que cuatro de sus planetas vecinos forman lo que se llama una cadena resonante, en la que los planetas están atrapados por su gravedad mutua en una especie de órbita rítmica. El resultado es un sistema extremadamente estable parecido a los siete planetas del sistema de trappist-1.
“Todos estos nuevos sistemas estelares que estamos descubriendo con Kepler ponen patas arriba lo que sabíamos los científicos sobre los sistemas planetarios, la formación de los planetas, su migración”, reconoció Vanderburg. “Cuando solo conocíamos el sistema solar, elaboramos teorías acerca de cómo se formaron y colocaron en sus órbitas. Pero ahora ya no nos sirven”, remachó.
Todos estos nuevos sistemas estelares que estamos descubriendo con Kepler ponen patas arriba lo que sabíamos sobre los sistemas planetarios
Por el momento, con Kepler y este algoritmo lo único que pueden hacer los investigadores es identificar nuevos exoplanetas. En un futuro, los ingenieros de Google esperan poder afinar más en la categorización y saber si una determinada señal es, por ejemplo, de una estrella binaria u otro objeto. No obstante, no podrán saber si ese mundo es candidato o no a albergar vida. La razón es que para analizar la composición bioquímica de esos planetas, su biofirma, se requieren instrumentos mucho más sofisticados que Kepler, como el telescopio espacial James Webb.
La Nasa y Google continuarán trabajando juntos para aplicar el algoritmos a otro conjunto de datos de Kepler con más de 150.000 estrellas. Y no es el único ámbito de la ciencia en que Google está aplicando machine learning: también lo hace en neurociencia, para predecir las propiedades de las moléculas o detectar enfermedades.
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