La inteligencia artificial está dando a los científicos nuevas esperanzas para estudiar la habitabilidad de los planetas, en un estudio de los astrónomos Chris Lam y David Kipping. Su trabajo se centra en los llamados "Tatooines, "y utiliza técnicas de aprendizaje automático para calcular la probabilidad de que dichos planetas sobrevivan en órbitas estables. El estudio se publica en la revista Avisos mensuales de la Royal Astronomical Society .

Los planetas circumbinarios son aquellos planetas que orbitan dos estrellas en lugar de solo una, muy parecido al planeta ficticio Tatooine en la franquicia de Star Wars. Hasta ahora se han descubierto decenas de estos planetas, pero determinar si pueden ser habitables o no puede ser difícil.

Moverse alrededor de dos estrellas en lugar de solo una puede provocar grandes cambios en la órbita de un planeta, lo que significa que a menudo se expulsa del sistema por completo, o choca violentamente contra una de sus estrellas gemelas. Los enfoques tradicionales para calcular cuál de estos ocurre para un planeta dado se vuelven significativamente más complicados tan pronto como la estrella adicional se agrega a la mezcla.

"Cuando simulamos millones de posibles planetas con diferentes órbitas utilizando métodos tradicionales, Descubrimos que los planetas se predecían como estables que claramente no lo eran, y viceversa, "explica Lam, autor principal del estudio y recién graduado de la Universidad de Columbia.

Los planetas necesitan sobrevivir durante miles de millones de años para que la vida evolucione, por lo que averiguar si las órbitas son estables o no es una cuestión importante para la habitabilidad. El nuevo trabajo muestra cómo el aprendizaje automático puede hacer predicciones precisas incluso si el enfoque estándar, basado en las leyes de la gravedad y el movimiento de Newton, falla.

"Clasificación con numerosos complejos, Los parámetros interconectados son el problema perfecto para el aprendizaje automático, "dice el profesor Kipping, supervisor de la obra.

Después de crear diez millones de Tatooines hipotéticos con diferentes órbitas, y simulando cada uno para probar la estabilidad, este enorme conjunto de formación se introdujo en la red de aprendizaje profundo. En tan solo unas horas, la red pudo superar la precisión del enfoque estándar.

Parece que más planetas circumbinarios serán descubiertos por la misión Satélite de reconocimiento de exoplanetas en tránsito (TESS) de la NASA, y Lam espera que su trabajo ayude:"Nuestro modelo ayuda a los astrónomos a saber qué regiones son las mejores para buscar planetas alrededor de estrellas binarias. Es de esperar que esto nos ayude a descubrir nuevos exoplanetas y comprender mejor sus propiedades".