La IA descubre decenas de exoplanetas ocultos en los datos del telescopio TESS de la NASA

EspacioEntre los cuerpos reci�n validados se encuentran varias poblaciones especialmente valiosas, entre ellas de planetas de per�odo ultracorto, que orbitan alrededor de sus estrellas en menos de 24 horasRecreaci�n del telescopio TESS de la NASA.SHUTTERSTOCKActualizado Mi�rcoles, 25 marzo 2026 - 07:56Un equipo de astr�nomos ha validado m�s de 100 nuevos exoplanetas, incluidos 31 reci�n detectados, utilizando una nueva herramienta de inteligencia artificial aplicada a los datos del telescopio espacial TESS de la agencia espacial estadounidense NASA.Esta misi�n se encarga de observar el cielo en busca del sutil oscurecimiento de la luz estelar que se produce cuando los planetas pasan por delante de sus estrellas anfitrionas.Los detalles de la nueva investigaci�n se publican en la revista Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, en un art�culo que firman investigadores de la Universidad brit�nica de Warwick. El equipo aplic� su nuevo sistema de IA, denominado Raven, a las observaciones de m�s de 2,2 millones de estrellas recopiladas durante los primeros cuatro a�os de funcionamiento del TESS.Se centraron en encontrar planetas que orbitan cerca de sus estrellas, completando una �rbita en menos de 16 d�as."Gracias a Raven, hemos podido validar 118 nuevos planetas y m�s de 2.000 candidatos a planetas de alta calidad, de los cuales casi 1.000 son totalmente nuevos", resume Marina Lafarga Magro. "Esto representa una de las muestras mejor caracterizadas de planetas cercanos y nos ayudar� a identificar los sistemas m�s prometedores para futuros estudios".Entre los cuerpos reci�n validados se encuentran varias poblaciones especialmente valiosas, entre ellas de planetas de per�odo ultracorto, que orbitan alrededor de sus estrellas en menos de 24 horas.Asimismo, poblaciones de planetas del "desierto neptuniano", una clase poco com�n que se encuentra en una regi�n donde la teor�a predice que estos deber�an ser escasos, y sistemas multiplanetarios con �rbitas cercanas, incluyendo pares planetarios hasta ahora desconocidos alrededor de la misma estrella.Las misiones modernas de b�squeda de planetas identifican habitualmente miles de posibles candidatos, pero confirmar qu� se�ales son reales y comprender la frecuencia con la que se dan los diferentes tipos sigue siendo un gran desaf�o con los m�todos actuales, recuerda un comunicado de Warwick."El reto radica en determinar si el oscurecimiento est� causado realmente por un planeta en �rbita alrededor de la estrella o por otra cosa, como estrellas binarias en eclipse, que es lo que Raven intenta resolver", explica por su parte Andreas Hadjigeorghiou.Seg�n el investigador, "su punto fuerte" radica en el conjunto de datos, creado cuidadosamente, que contiene cientos de miles de planetas simulados de forma realista y otros fen�menos astrof�sicos que pueden hacerse pasar por planetas."Hemos entrenado modelos de aprendizaje autom�tico para identificar patrones en los datos que nos indiquen el tipo de fen�meno que hemos detectado, algo en lo que los modelos de IA destacan", agrega Hadjigeorghiou.Adem�s, el sistema Raven est� dise�ado para gestionar todo el proceso de una sola vez, desde la detecci�n de la se�al hasta su an�lisis mediante aprendizaje autom�tico y su validaci�n estad�stica. Esto le da al proceso una ventaja adicional sobre las herramientas actuales, que solo se centran en partes espec�ficas del flujo de trabajo, apunta el astr�nomo.