Uma equipe de cientistas da Universidade de Warwick desenvolveu e testou um modelo de IA, o RAVEN, com o objetivo de encontrar candidatos a exoplanetas em dados observacionais. O algoritmo foi aplicado aos arquivos do Satélite de Pesquisa de Exoplanetas em Trânsito (TESS), que observa milhões de estrelas e registra pequenas mudanças em seu brilho. Essas mudanças podem indicar trânsitos planetários em frente às suas estrelas, o que é difícil de confirmar e algo com que a IA está preparada para trabalhar.
Fonte da imagem: Universidade de Warwick
A principal vantagem do modelo RAVEN é sua capacidade de lidar automaticamente com todo o ciclo de análise de dados — da detecção de sinais à validação e confirmação estatística. A inteligência artificial foi treinada com um grande conjunto de dados simulados, permitindo distinguir planetas genuínos de sinais falsos, como estrelas binárias ou ruído instrumental. Essa abordagem identificou mais de 2.000 candidatos a exoplanetas, dos quais cerca de metade eram desconhecidos pela ciência.
Ao analisar mais de 2,2 milhões de estrelas, os pesquisadores confirmaram a existência de mais de 100 exoplanetas, incluindo 31 até então desconhecidos. Entre os objetos descobertos, destacam-se tipos raros de planetas, como planetas de período ultracurto (com órbitas de menos de um dia), bem como planetas do chamado “deserto quente de Netuno” — uma região de massas planetárias onde tais objetos são extremamente raros. Além disso, foram descobertos sistemas com múltiplos planetas orbitando próximos uns dos outros. Todas essas descobertas contribuem para uma melhor compreensão da diversidade de sistemas planetários e das condições em que se formam.
Além de descobrir novos planetas, o estudo permitiu uma análise estatística de sua prevalência. Os cientistas determinaram que aproximadamente 9 a 10% das estrelas semelhantes ao Sol abrigam planetas próximos. Eles também determinaram com precisão, pela primeira vez, a raridade de objetos do “deserto quente de Netuno”. Constatou-se que tais planetas são encontrados em torno de apenas cerca de 0,08% das estrelas. O estudo demonstrou, mais uma vez, que a combinação de big data e inteligência artificial acelera significativamente o processo.descobertas astronômicas e abre novas possibilidades para o estudo do Universo.
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