El vasto universo, con sus miles de millones de estrellas, hace que la búsqueda de otro planeta azul parezca una búsqueda de una aguja en un pajar. Pero ahora, un equipo de investigación suizo ha inyectado una nueva y poderosa energía en esta búsqueda épica. Han creado un modelo de inteligencia artificial, como un astuto detective interestelar, capaz de penetrar el polvo de las estrellas y detectar rincones desconocidos que podrían albergar mundos habitables. Esto no es solo un avance tecnológico, sino un mapa del tesoro que apunta al futuro.
En un nuevo estudio publicado en la revista Astronomía y Astrofísica, los científicos describen detalladamente las extraordinarias capacidades de este detective de IA. A través del aprendizaje profundo, este algoritmo inteligente ha analizado cuidadosamente los datos de los sistemas estelares conocidos y ha "detectados" 44 sistemas estelares particulares, prediciendo audazmente que en estos aparentemente tranquilos vecindarios interestelares, podrían esconderse exoplanetas similares a la Tierra que aún no hemos detectado. Esto, sin duda, enciende una luz de esperanza en la búsqueda acelerada de una cuna de vida.
Nota de la imagen: Imagen generada por IA, proveída por Midjourney.
Por supuesto, este detective de IA aún no puede garantizar que estas "Tierras 2.0" estén realmente allí, pero ha logrado identificar los próximos objetivos prioritarios para los astrónomos. Lo más emocionante es que, en las pruebas de simulación, el modelo ha demostrado un rendimiento asombroso, con una precisión de predicción del 99%. Esto significa que, en el universo simulado, el 99% de los sistemas que identificó poseían al menos un planeta similar a la Tierra. Esto sin duda da una gran confianza al trabajo de búsqueda en el mundo real.
“Este es uno de los pocos modelos en todo el mundo con una complejidad y profundidad tan elevadas, lo que hace posible investigaciones predictivas como la nuestra”, afirma con orgullo el Dr. Yann Alibert, coautor del estudio y codirector del Centro de Espacio y Habitabilidad de la Universidad de Berna. "Esto representa un paso crucial en la búsqueda de planetas con condiciones habitables para la vida, e incluso en la búsqueda final de vida en el universo".
La búsqueda de exoplanetas es en sí misma una batalla contra los límites. Estos planetas distantes son minúsculos en comparación con sus estrellas anfitrionas, casi no emiten luz y son extremadamente difíciles de observar directamente. Hasta la fecha, los científicos solo han confirmado la existencia de poco más de 5800 exoplanetas, y la mayor parte de la información que tenemos es bastante limitada. Esta pequeña "pista" es claramente insuficiente para una IA que necesita una gran cantidad de datos para su entrenamiento.
Ante esta dificultad, los investigadores suizos han optado por un enfoque diferente. En lugar de depender de los escasos datos de observación reales, han "alimentado" a la IA con una vasta base de datos de sistemas planetarios sintéticos generada por el "Modelo de formación y evolución planetaria de Berna". Esta poderosa herramienta de simulación puede reproducir con todo detalle la evolución completa de los planetas imaginarios, desde su nacimiento en el disco protoplanetario hasta su madurez, proporcionando a la IA un material de aprendizaje casi ilimitado. El Dr. Alibert destaca: "El modelo de Berna es único en el mundo, ya que integra una gran cantidad de procesos físicos que hacen posible nuestra investigación actual".
A través de este riguroso entrenamiento de simulación, el detective de IA ha ido "aprendiendo" las claves para encontrar planetas similares a la Tierra. Los investigadores escriben en el artículo que ha descubierto que el planeta más interno y detectable de un sistema estelar, especialmente su masa y su período orbital alrededor de la estrella, es el indicador más fuerte para predecir la existencia de planetas similares a la Tierra ocultos en las profundidades.
Una vez dominado este "secreto", el equipo aplicó este algoritmo de aprendizaje automático a una muestra de casi 1600 sistemas estelares conocidos que poseen al menos un planeta y cuyas estrellas anfitrionas son de tipo G (similar al Sol), K o M (más pequeñas y frías que el Sol). Los resultados del análisis apuntan a casi cuatro docenas (44) de sistemas: es muy probable que estén incubando silenciosamente un "gemelo terrestre" que aún no hemos descubierto.
Sin embargo, este detective de IA no es omnipotente ni perfecto. Los investigadores admiten que el modelo actual aún no puede reproducir completamente todas las características de los sistemas estelares observados por los astrónomos, por ejemplo, la fuerte correlación entre las llamadas "supertierras" y los "júpiteres calientes" que a menudo se agrupan alrededor de estrellas similares al Sol no se refleja bien en el modelo. Además, los planetas generados por simulación suelen estar más cerca de sus estrellas anfitrionas que los observados en la realidad.
Pero esto no disminuye su valor. Ante la inmensidad y el deslumbramiento de la escala cósmica, cualquier herramienta que pueda ayudar a los astrónomos a reducir el alcance de la búsqueda y aumentar la "tasa de aciertos" es un cambio de juego. Este detective interestelar de IA suizo, aunque aún no puede llevarnos directamente a nuestro próximo hogar, sin duda ilumina el camino para una de las exploraciones más grandiosas de la humanidad, haciendo que la larga búsqueda de los "primos" de la Tierra sea más clara y esperanzadora.
