Tecnología
Una nueva inteligencia artificial acelera la búsqueda de mundos habitables
Una herramienta basada en IA redefine el mapa de exoplanetas potenciales.
Un modelo desarrollado en Suiza identifica con gran precisión sistemas que podrían contener planetas como la Tierra.
Una herramienta para encontrar gemelos de la Tierra
Investigadores de la Universidad de Berna, en Suiza, han creado un modelo de inteligencia artificial capaz de predecir con notable exactitud qué sistemas planetarios podrían contener mundos parecidos al nuestro.
La investigación, publicada en la revista Astronomy & Astrophysics, propone un enfoque revolucionario para dirigir los esfuerzos de búsqueda de exoplanetas potencialmente habitables.
El interés científico por descubrir planetas similares a la Tierra, que orbitan otras estrellas, está motivado por la posibilidad de hallar señales de vida extraterrestre.
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En este contexto, el nuevo sistema representa un avance clave para reducir el tiempo y los recursos que requieren estas exploraciones.
Un algoritmo entrenado para reconocer patrones planetarios
Este desarrollo se apoya en un algoritmo diseñado por la investigadora postdoctoral Jeanne Davoult, quien explicó:
“Nuestro modelo se basa en un algoritmo que desarrollé y que fue entrenado para reconocer y clasificar sistemas planetarios que albergan planetas similares a la Tierra”.
- El método se basa en inferencias previas que relacionan ciertas propiedades de los sistemas planetarios con la presencia o ausencia de planetas tipo Tierra.
Para entrenarlo, se utilizaron datos generados por el Modelo de Formación y Evolución Planetaria de Berna, una simulación compleja y en constante evolución desde 2003.
“El Modelo de Berna permite obtener información sobre cómo se formaron los planetas, cómo han evolucionado y qué tipos de planetas se desarrollan bajo ciertas condiciones en un disco protoplanetario”, señaló el doctor Yann Alibert, coautor del estudio.
Agregó también que: “El Modelo de Berna es uno de los pocos modelos a nivel mundial que ofrece una riqueza tan amplia de procesos físicos interrelacionados y permite realizar un estudio como el actual”.
Precisión casi perfecta y nuevos hallazgos prometedores
Los resultados iniciales obtenidos con datos sintéticos son prometedores. El algoritmo logró identificar correctamente sistemas planetarios con una precisión del 99 %, según detalló Davoult:
“Los resultados son impresionantes: el algoritmo alcanza valores de precisión de hasta 0,99, lo que significa que el 99 % de los sistemas identificados por el modelo de aprendizaje automático contienen al menos un planeta similar a la Tierra”.
Tras comprobar su eficacia en entornos simulados, el modelo fue aplicado a sistemas reales observados por astrónomos. Como resultado, identificó 44 sistemas que probablemente contengan planetas tipo Tierra aún no descubiertos.
Davoult aseguró: “El modelo identificó 44 sistemas con alta probabilidad de albergar planetas similares a la Tierra no detectados. Un estudio posterior confirmó la posibilidad teórica de que estos sistemas alberguen un planeta similar a la Tierra”.
Este enfoque basado en inteligencia artificial podría transformar la forma en que se priorizan las observaciones astronómicas, facilitando la búsqueda de mundos habitables y acercando la posibilidad de encontrar vida más allá del Sistema Solar.
*Con información de Europa Press.
