Ahora puede unirse a la búsqueda de mundos alienígenas

por Sequoyah Kennedy

Este telescopio necesita tu ayuda para encontrar extraños planetas alienígenas. (Crédito: mysteriousuniverse.org)

¿Siempre has querido explorar el espacio y encontrar extraños nuevos mundos alienígenas? ¿Eres demasiado perezoso para dejar tu cómoda silla y el cálido y reconfortante brillo de la pantalla de tu computadora? Google tiene buenas noticias para los capitanes de la nave estelar. El código de aprendizaje automático responsable del descubrimiento de dos exoplanetas en diciembre se ha lanzado al público, por lo que ahora puede unirse a la búsqueda en curso de exoplanetas y ayudar a descubrir los extraños secretos de nuestro universo.

En una publicación del blog publicada el jueves 8 de marzo, el ingeniero senior de software de Google, Chris Shallue, detalló el código de aprendizaje automático y cómo se puede usar para ayudar a buscar planetas alienígenas. Para detectar planetas fuera de nuestro sistema solar usando herramientas como el telescopio espacial Kepler, los astrónomos observan la luz y otra radiación cósmica que golpea el fotómetro del telescopio. Cuando el telescopio detecta una oscilación notable en una cantidad de luz que de otro modo sería estable, existe la posibilidad de que un planeta, una estrella u otra cosa sea responsable de bloquear parte de la luz. También existe la posibilidad de que solo se trate de ruido instrumental. Una vez que se nota una anomalía en la señal, un algoritmo realiza un cálculo sobre la probabilidad de existencia de un exoplaneta. Sin embargo, no está confirmado hasta que un astrónomo examine manualmente los datos y pueda tomar una decisión informada sobre lo que está causando la anomalía.

Debido a la inmensa cantidad de datos que se analizan, los astrónomos tuvieron que desarrollar una forma de evitar ser abrumados por los falsos positivos causados ​​por el ruido instrumental. Se aplica a los datos una relación de corte de señal a ruido y se considera que cualquier señal por debajo del punto de corte es ruido para garantizar una revisión posterior. Si bien es necesario, tal práctica significa que puede haber un número de exoplanetas reales cuya señal estaba por debajo de la relación de corte, muy probablemente planetas más pequeños del tamaño de la Tierra, los planetas con mayor probabilidad de albergar vida extraterrestre. Ahí es donde entra el código de Google.

El código de Google examina las señales de Kepler rechazadas y, como la aterradora pieza de inteligencia artificial que es, aprende más formas de separar el ruido de la señal y las anomalías reales. Para probar esto, Google puso su código a trabajar en los datos de 670 estrellas observadas por el telescopio Kepler y rechazadas por el análisis automatizado. A partir de los datos anteriormente rechazados, Google identificó dos exoplanetas más, Kepler-90 i y Kepler-80 g.

Hay muchos más datos de Kepler rechazados para clasificar y Google ha lanzado su código al público con la esperanza de que el open-sourcing pueda ayudar a mejorarlo. También se lanzará otro telescopio espacial el próximo mes: el satélite Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) se lanzará el 16 de abril de 2018 para una misión de dos años para observar posibles exoplanetas. Esta misión también utiliza el método de detección en tránsito, y es probable que el código de Google sirva para distinguir el ruido de los potenciales mundos alienígenas.

Así es como se ve el descubrimiento de planetas. ¿No es genial el futuro? (Crédito: mysteriousuniverse.org)

Puede encontrar la descarga del código e instrucciones sobre cómo usarlo en GitHub. Si la idea de un código de aprendizaje automático en su computadora lo hace sentir incómodo, también puede ayudar a ordenar los datos con sus ojos, a la manera antigua.

Fuente:  mysteriousuniverse.org