Exoplanetas – Uma nova geração de inteligência artificial (IA) está transformando a forma como cientistas exploram o universo. Ao processar grandes volumes de dados coletados por telescópios espaciais, um algoritmo foi capaz de validar 118 exoplanetas em um único ciclo de análise, incluindo mundos rochosos com características que desafiam o conhecimento atual sobre formação planetária.

A descoberta representa um avanço significativo na busca por planetas fora do Sistema Solar. Utilizando informações da missão Transiting Exoplanet Survey Satellite da NASA, o sistema automatizado acelerou um processo que, tradicionalmente, demandava análise manual detalhada por parte de astrônomos.

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O estudo foi conduzido por pesquisadores da Universidade de Warwick e publicado na revista Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. Liderada por David Armstrong, a equipe utilizou o algoritmo RAVEN, uma rede neural treinada para interpretar sinais vindos do espaço profundo.

Historicamente, a confirmação de exoplanetas depende da análise das chamadas “curvas de luz”, que registram variações no brilho de uma estrela quando um planeta passa à sua frente. O RAVEN automatizou essa leitura ao examinar milhares de sinais e separar aqueles que indicam a presença de planetas de interferências causadas por atividade estelar ou ruídos instrumentais.

Entre os 118 planetas validados, 31 eram completamente desconhecidos até então. Parte deles integra um grupo apelidado de “Terras extremas”. Esses planetas rochosos possuem tamanho semelhante ao da Terra, mas orbitam suas estrelas em menos de 24 horas, permanecendo extremamente próximos do astro.

Essa proximidade resulta em temperaturas elevadíssimas, capazes de derreter rochas e até evaporar atmosferas. Embora sejam ambientes considerados inóspitos para a vida como conhecemos, esses mundos oferecem pistas importantes sobre os limites da formação e evolução de sistemas planetários.

O desempenho do algoritmo chama atenção não apenas pela velocidade, mas também pela precisão. Em diversos casos, o nível de confiança das detecções ultrapassou 99%, consolidando o uso de inteligência artificial como ferramenta central na astronomia moderna.

Com os novos resultados, cientistas já planejam observações adicionais com o Telescópio Espacial James Webb, que poderá investigar a composição química desses planetas recém-validados.

Além das “Terras extremas”, o estudo também identificou diferentes tipos de mundos, como gigantes gasosos e subneptunos. Ainda assim, os planetas de período ultracurto seguem como os mais intrigantes, por ajudarem a compreender como sistemas planetários se desenvolvem em condições extremas.

A integração de inteligência artificial em missões espaciais aponta para uma mudança estrutural na forma como o conhecimento astronômico é produzido. Diante do volume crescente de dados gerados por telescópios modernos, algoritmos como o RAVEN tornam-se essenciais para acelerar descobertas e ampliar o mapeamento da Via Láctea.

(Com informações de Gizmodo)

(Foto: Reprodução/Magnific/kjpargeter)