A inteligência artificial (IA) está redefinindo o estudo e a descoberta de planetas semelhantes à Terra. Pesquisadores da Universidade de Berna e do Centro Nacional de Competência em Pesquisa PlanetS (NCCR PlanetS), na Suíça, em parceria com o Centro Aeroespacial Alemão, introduziram um novo modelo de aprendizado de máquina.
Esse desenvolvimento evidencia seu potencial ao identificar 44 sistemas estelares dentro de nossa Via Láctea, com alta probabilidade de abrigar planetas com características similares às do nosso planeta.
O modelo de aprendizado de máquina empregado apresenta uma precisão de até 99%, conforme relatado na revista Astronomy & Astrophysics. Esta inovação permite que os cientistas detectem rapidamente sinais de planetas em zonas habitáveis, caracterizadas pela presença potencial de água líquida.
Este recurso é essencial para a vida, como compreendemos atualmente, minimizando assim o tempo e os recursos necessários ao apontar telescópios em alvos promissores.
O papel da IA na descoberta de exoplanetas
A tecnologia emprega um algoritmo sofisticado, treinado em mais de 53 mil sistemas estelares simulados, para prever a presença de planetas semelhantes à Terra.
Este modelo se baseia em dados como massa, raio e período orbital dos planetas dentro de zonas habitáveis de sistemas estelares.
Por exemplo, ao redor de estrelas tipo G, como o Sol, é mais provável que um planeta similar à Terra existia se o planeta mais interno observável tiver um raio maior que 2,5 vezes o da Terra ou um período orbital superior a 10 dias.
Impactos na astronomia e descobertas futuras
Este avanço na aplicação da IA está transformando a maneira como astrônomos buscam vida extraterrestre.
A tecnologia não só acelera a detecção e análise de estrelas promissoras, como também facilita a preparação para missões espaciais futuras, como a missão PLATO da Agência Espacial Europeia. Com essa abordagem, é possível focar em sistemas estelares com maior chance de resultar em descobertas significativas.
O algoritmo também promove a análise de dados em uma escala sem precedentes, substituindo métodos manuais e demorados por processos automatizados e rápidos.
Esse avanço permite que os pesquisadores reúnam rapidamente informações e ajustem seus métodos de observação, possibilitando a detecção mais precisa de exoplanetas.
