15 de December del 2017

Google procesa datos para ayudar trabajo de la NASA

El gigante de Internet, Google, y la investigadora espacial estadounidense, NASA, informaron que un avanzado análisis computacional identificó dos nuevos planetas alrededor de estrellas distantes, incluyendo uno que es parte del primer sistema detectado que incluye tantos planetas como el Sistema Solar.

La investigación de Google y la Universidad de Texas en Austin, que utilizó información de la NASA, amplió las perspectivas sobre nuevos conocimientos del universo a través de programas de computación que pueden procesar datos de manera más rápida y profunda que lo humanamente posible, una técnica conocida como aprendizaje automático.
 
En este caso, un software detectó las diferencias entre planetas y otros objetos al analizar miles de datos con un 96% de precisión. Los datos provinieron del telescopio Kepler que la NASA lanzó al espacio en 2009 como parte de una misión de búsqueda de planetas que se espera finalice el próximo año cuando la nave se quede sin combustible.
 
"Red neuronal"
 
La “red neuronal” artificial del programa revisó datos de unas 670 estrellas, lo que desembocó en el hallazgo de los planetas Kepler 80g y Kepler 90i. Este último, una masa candente y rocosa 30% más grande que la Tierra, es el octavo planeta que se encuentra orbitando la misma estrella.
 
Los astrónomos no habían observado nunca antes una red de ocho planetas además del Sistema Solar donde está la Tierra.
 
“A medida que madure la aplicación de redes neutrales a los datos de Kepler, quién sabe qué se descubrirá”, explicó Jessie Dotson, científica del proyecto de la NASA para el telescopio espacial Kepler. “Tenemos muchas expectativas”, agregó.
 
Christopher Shallue, un investigador de inteligencia artificial de Google, y Andrew Vanderburg, astrónomo de la Universidad de Texas en Austin, comunicaron que planean continuar su trabajo analizando los datos de Kepler en más de 150.000 estrellas distintas.
 
Avance permanente
 
 
Los avances en el hardware y las nuevas técnicas para el aprendizaje automático han hecho posible en los últimos años que el software automatizado aborde el análisis de datos en ciencia, finanzas y otros ámbitos.
 
El aprendizaje automático no se aplicó a los datos recogidos por el telescopio Kepler hasta que a Shallue se le ocurrió la idea. “En mi tiempo libre, comencé a buscar en Google ‘encontrar exoplanetas con grandes conjuntos de datos’ y descubrí la misión Kepler y el enorme conjunto de datos disponibles”, informó. “El aprendizaje automático realmente brilla en situaciones donde hay demasiados datos que los humanos no pueden buscar por sí mismos”, agregó el científico.
 
Vanderburg recibió fondos a través de una beca de la NASA dirigida a investigadores de planetas distantes.