La red neuronal profunda de la NASA, ExoMiner, ha distinguido 301 nuevos exoplanetas que, sumados a los ya existentes, hacen un total de 4.569.
Las redes neuronales profundas son métodos de aprendizaje que aprenden automáticamente una tarea cuando se les proporcionan suficientes datos. ExoMiner es una nueva red neuronal profunda que aprovecha el superordenador de la NASA, Pléyades, y puede distinguir exoplanetas reales de “falsos positivos”.
Este algoritmo tiene la capacidad de diferenciar, accediendo a los datos existentes de exoplanetas confirmados y los falsos positivos y analizando toda la compleja información de la misión Kepler acerca de posibles candidatos, a aquellos que son reales.
Una vez analizados, ExoMiner pudo validar finalmente estos 301 exoplanetas nuevos, tras el hallazgo de la Oficina de Ciencias de Kepler.
Ninguno de ellos tiene características análogas a nuestro planeta Tierra, que son únicas, pero comparten características similares al resto de planetas del cosmos.
En un artículo publicado en Astrophysical Journal, el equipo del Ames Research Center de la NASA, en Silicon Valley, California muestra cómo ExoMiner descubrió los 301 planetas utilizando datos de los candidatos, en el Archivo Kepler. Los 301 planetas validados por máquinas, fueron originalmente detectados por el Kepler Science Operations Center y categorizados al estado de candidatos a planetas, por la Kepler Science Office. Pero hasta la confirmación de ExoMiner, nadie pudo validarlos como planetas.
El documento también demuestra cómo ExoMiner es más preciso y consistente para descartar falsos positivos y es más capaz de revelar las firmas genuinas de los planetas que orbitan alrededor de sus estrellas madres.