Un equipo multidisciplinar de astrofísicos y físicos computacionales de México, España y los Países Bajos aceptó el desafío de examinar las curvas de luz de estrellas jóvenes, con la misión de rescatar, por medio de la Inteligencia Artificial a las débiles señales de exoplanetas de los vaivenes de la actividad estelar.
La ciencia básica emplea la IA para clasificar datos y buscar en ellos lo esencial. Hay algoritmos que se pueden entrenar para desentrañar la señal que deja un planeta al transitar frente a su estrella en la llamada curva de luz, esto es, la función de la intensidad de la estrella frente al tiempo. Si un observador presencia un tránsito puede registrar una leve caída en el brillo del astro.
La profundidad del tránsito es igual al cuadrado del cociente de los radios del planeta y de la estrella. Un telescopio y un fotómetro adecuados permiten registrar este evento periódico. Al hardware hay que agregarle un buen software, pues la señal de un tránsito planetario es diminuta comparada con las variaciones debidas a la actividad de la estrella.
La IA también permite identificar las líneas de absorción de los espectros estelares que están menos afectadas de actividad. Estas permiten medir más limpiamente el efecto Doppler para construir la llamada curva de velocidad radial, y determinar la masa del planeta, pues este induce variaciones periódicas en la velocidad de la estrella que orbita.
Si bien, por una simple cuestión de perspectiva, un observador de la Tierra no puede ver la mayor parte de los planetas transitando sus estrellas, el número de estas es tan extraordinario que nuestra incesante tecnología ha posibilitado la detección de miles de ellos, sobre todo mediante observaciones espaciales.
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