IA científica identifica 10.000 candidatos à exoplanetas
Pesquisadores desenvolveram IA que, ao analisar uma quantidade massiva de imagens do espaço, triplicou a quantidade de exoplanetas identificados
Desde o primeiro exoplaneta identificado em 1995, milhares de outros exoplanetas foram vistos e analisados. No entanto, um novo estudo de pesquisadores dos Estados Unidos, ao invés de delegar a catalogação à um humano, treinou uma Inteligência Artificial para identificar planetas a partir das imagens do Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS).
Dessa forma, a IA revelou mais de 11.000 candidatos a exoplanetas, dos quais 10.052 nunca haviam sido vistos antes. O número massivo ainda não foi confirmado por pares, mas se for confirmado que o robô identificou corretamente a maioria, o número de exoplanetas identificados pode triplicar.
Os exoplanetas e identificação
Apesar de serem impossível vermos a olho nu, muitos desses planetas são dificilmente vistos até mesmo pelos telescópios. Desde as primeiras catalogações em 1995, o número subiu lentamente em pareamento com as novas tecnologias.
Por exemplo, a quantidade cresceu consideravelmente depois do lançamento do Telescópio Espacial James Webb, uma vez que esse telescópio possui menos barreiras na frente de suas lentes.
Em setembro de 2025, os astrônomos quantificaram em 6.000 exoplanetas identificados, desde lá, de acordo com a NASA, apenas 300 foram adicionados à lista.
Vale a pena destacar que a ferramenta TESS era utilizada por pesquisadores e no James Webb. No entanto, a maioria dos pesquisadores prioriza a análise das curvas de luz das estrelas mais brilhantes, já que os eventos orbitais são muito mais perceptíveis e mais fáceis de confirmar.
A grande novidade da vez foi a utilização de Inteligência Artificial para contemplar essas informações “desqualificadas”.
A IA científica
As variações de curvas de luz de 83.717.159 estrelas capturadas por NASA’s Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS), que está circulando a Terra desde 2018, proporciona alterações no brilho, que podem indicar quando, um planeta passou em frente a estrela natal.
Conforme a Stellar Catalog, Cerca de 87% dos candidatos foram flagrados transitando duas vezes ou mais, permitindo aos pesquisadores calcular os períodos orbitais dos planetas, que variam de 0,5 a 27 dias. Ou seja, muito próximos para abrigar vida como conhecemos.
Mas, no nosso céu, há muito mais estrelas fracas do que fortes brilhando, e é justamente essas “excluídas” que a IA foi treinada para identificar. Nomeado de Projeto T16, todas as estrelas com até 16 magnitude mais fracas do que o limite normal para um estudo de trânsito foram analisadas.
Portanto, o ampliamento de estrelas, juntamente ao “machine learning” da IA, que construiu um senso aguçadíssimo para as variações luminosas, que vieram tantas “descobertas”.
De todo modo, se o estudo parasse por aí seria apenas especulação sem validação dos pares. No entanto, os pesquisadores buscaram um dos exoplanetas identificados pela IA para testar com um telescópio.
Foi assim que por um Magalhães, telescópio de 6 metros e meio, no deserto do Atacama, foi identificado o exoplaneta TIC 183374187. Apelidado de “Júpiter quente”, o exoplaneta foi localizado a cerca de 3.950 anos-luz da Terra, exatamente onde o algoritmo previa.
Em conclusão, a IA pode localizar, mas para a verdadeira validação será necessário que os astrônomos sigam conferindo caso a caso para uma verificação verdadeira.
*Sob supervisão de Éric Moreira
