December 14, 2017 / 8:56 PM / in a year

Google procesa datos para ayudar a la NASA a encontrar dos nuevos planetas

SAN FRANCISCO (Reuters) - Google y la NASA dijeron el jueves que un avanzado análisis computacional identificó dos nuevos planetas alrededor de estrellas distantes, incluyendo uno que es parte del primer sistema detectado con tantos planetas como el Sistema Solar.

Imagen conceptual representativa de planetas descubiertos hasta la fecha por el telescopio espacial Kepler de la NASA, 10 de mayor de 2016. Cortesía de W. Stenzel/NASA/Handout via REUTERS. ATENCIÓN EDITORES: ESTA IMAGEN FUE PROVISTA POR UN TERCERO. PARA USO EDITORIAL SOLAMENTE

La investigación de Google y la Universidad de Texas en Austin que utilizó información de la NASA elevó las perspectivas sobre nuevos conocimientos del universo a través de programas computacionales que pueden procesar datos de manera más rápida y profunda que lo humanamente posible, una técnica conocida como aprendizaje automático.

En este caso, un software detectó las diferencias entre planetas y otros objetos al analizar miles de datos con un 96 por ciento de precisión, dijo la NASA en una rueda de prensa.

Los datos provinieron del telescopio Kepler que la NASA lanzó al espacio en 2009 como parte de una misión de búsqueda de planetas que se espera finalice el próximo año a medida que la nave se quede sin combustible.

La “red neuronal” artificial del programa revisó datos de unas 670 estrellas, lo que llevó al hallazgo de los planetas Kepler 80g y Kepler 90i. Este último, una masa candente y rocosa 30 por ciento más grande que la Tierra, es el octavo planeta que se encuentra orbitando la misma estrella.

Los astrónomos no habían observado nunca antes una red de ocho planetas además del Sistema Solar donde está la Tierra, dijeron los investigadores.

“A medida que madure la aplicación de redes neutrales a los datos de Kepler, quién sabe qué se descubrirá”, dijo Jessie Dotson, científica del proyecto de la NASA para el telescopio espacial Kepler. “Estoy con muchas expectativas”, agregó.

Christopher Shallue, un investigador de inteligencia artificial de Google, y Andrew Vanderburg, astrónomo de la Universidad de Texas en Austin, dijeron que planean continuar su trabajo analizando los datos de Kepler en más de 150.000 estrellas distintas.

Los avances en el hardware y las nuevas técnicas para el aprendizaje automático han hecho posible en los últimos años que el software automatizado aborde el análisis de datos en ciencia, finanzas y otros ámbitos.

El aprendizaje automático no se aplicó a los datos recogidos por el telescopio Kepler hasta que a Shallue se le ocurrió la idea, explicó el investigador.

“En mi tiempo libre, comencé a buscar en Google ‘encontrar exoplanetas con grandes conjuntos de datos’ y descubrí la misión Kepler y el enorme conjunto de datos disponibles”, dijo. “El aprendizaje automático realmente brilla en situaciones donde hay demasiados datos que los humanos no pueden buscar por sí mismos”, agregó.

Vanderburg recibió fondos a través de una beca de la NASA dirigida a investigadores de planetas distantes.

Reporte de Paresh Dave; editado en español por Natalia Ramos y Carlos Aliaga

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