Nova estratégia pode descobrir mais planetas alienígenas
Milhares de exoplanetas ainda podem ser descobertos pela humanidade, mas alguns deles são extremamente complicados de serem encontrados. Para isso, pesquisadores sugeriram combinar máquinas e a ciência cidadã para trabalharem juntas.
À medida que os dados acerca da observação do espaço cresce, fica cada vez mais difícil deles serem analisados por equipes pequenas de pesquisadores. Para isso geralmente se recorre a complexos algoritmos e aprendizado de máquina, no entanto eles não podem substituir a habilidade humana de facilmente reconhecer padrões.
Mas combinar as habilidade da máquina e do cérebro humano para suprir os defeitos de cada um, pode ser a chave para esse problema.
Leia mais:
Planeta potencialmente habitável foi descoberto “perto” da TerraEstrela próxima agora tem dois exoplanetas do tamanho da Terra em sua zona habitávelVeja quatro exoplanetas dançando em torno de uma estrela a mais de 130 anos-luz da Terra
Ciência cidadã e algoritmo
A ciência cidadã é uma ciência que usa a participação de milhares de cidadãos para gerar e analisar grandes quantidades de dados e outras coisas. Os cientistas combinaram ela a dados do Transiting Exoplanet Survey Satellite ( TESS ) da NASA.
Um algoritmo de aprendizado de máquina foi utilizado a fim de usar as informações dos cientistas cidadãos para identificar exoplanetas a partir dos dados do satélite.
O algoritmo usado é conhecido como rede neural convolucional. Ele usa imagens e informações identificadas corretamente pelos humanos, dados de treinamento, e aprende como fazer o mesmo com recursos importantes em dados que ele nunca viu antes.
No entanto, para conseguir uma boa identificação de exoplanetas é necessário muitos dados de treinamento, o que os pesquisadores conseguiram graças a utilização da ciência cidadã. Cidadãos de todo mundo ajudaram pesquisando e identificando trânsito de exoplanetas através do Planet Hunters TESS no Zooniverse.
A tarefa de encontrar exoplanetas é muito complicada, o método utilizado por satélite, como o TESS, é o de trânsito, que avalia quedas de luz regulares de estrelas que representam a passagem de um objeto entre os sóis e observadores. Mas os planetas são pontos minúsculos quando comparados com as gigantes eles orbitam.
Mas esses satélites geralmente não são tão estáveis, assim como as estrelas não brilham perfeitamente sempre, o que dificulta a observação do trânsito dos exoplanetas. Além disso, alguns planetas demoram mais tempo para completar uma órbita e o período de queda de luz não é visto pela janela de observação do Tess.
Com a ciência cidadã, somos particularmente bons em identificar planetas de longo período, que são os planetas que tendem a ser perdidos por buscas automatizadas de trânsito
Nora Eisner, coautora da pesquisa, em resposta ao Space.com.
Os pesquisadores acreditam que a técnica de combinar algoritmos de aprendizado de máquina com ciência cidadã pode ser muito útil e ir além de encontrar exoplanetas.
Já assistiu aos nossos novos vídeos no YouTube? Inscreva-se no nosso canal!
O post Nova estratégia pode descobrir mais planetas alienígenas apareceu primeiro em Olhar Digital.
