Até o momento, foram descobertos mais de 4.200 planetas que estão localizados fora de nosso sistema solar, que giram em torno de estrelas de 3200 sistemas planetários. E seu número está sempre sendo atualizado. Encontrá-los não é simples, pois o uso do sistema mais popular, denominado "método de trânsito", ou seja, aquele que aguarda o enfraquecimento da luz de uma estrela distante devido à passagem de um planeta, leva tempo. Às vezes dias, se o planeta leva tão pouco para girar em torno de sua estrela, mas outras vezes anos, senão décadas, se o planeta tem órbitas muito distantes de sua estrela, como as de Júpiter ou Urano. Na verdade, um único enfraquecimento da luz não é suficiente – simplificando, um eclipse – para garantir a descoberta de um novo planeta, mas são necessários pelo menos dois.

A reportagem é de Luigi Bignami, publicada por Business Insider, 01-09-2020. A tradução é de Luisa Rabolini.

É por isso que para a continuação dessa pesquisa é muito bem-vinda a possibilidade de substituir humanos por computadores. Um resultado muito importante nesse sentido, que utiliza a inteligência artificial, foi alcançado por um grupo de pesquisadores da Universidade de Warwick. Eles desenvolveram um novo algoritmo de aprendizado de máquina com o qual foi possível confirmar a existência de 50 novos planetas identificados em primeira instância pelo telescópio espacial Kepler. O novo algoritmo foi desenhado para ser capaz de distinguir automaticamente planetas reais de "falsos positivos", ou seja, daqueles sinais que sugerem a existência de um exoplaneta, mas que no final são outra coisa.

É verdade que outros algoritmos já foram desenvolvidos, mas esse é o mais rápido de todos. As características do algoritmo e seus primeiros resultados foram publicados em Monthly Notices da Royal Astronomical Society. Os dados que o telescópio espacial Kepler, que também utiliza o método do “trânsito” para identificar possíveis planetas, envia para a Terra são enormes e o perigo de falsos positivos está sempre à espreita. O algoritmo foi "treinado" para distinguir um verdadeiro exoplaneta de um falso positivo, submetendo-o aos dados previamente analisados por astrônomos, que haviam distinguido os verdadeiros planetas dos erros. Assim que o algoritmo entendeu como fazer essa distinção, foi alimentado com material que nunca havia sido analisado e em pouquíssimo tempo os resultados chegaram.

Visto que no futuro os satélites para a busca de exoplanetas serão cada vez mais numerosos – entre os quais o europeu PLATO – algoritmos similares serão cada vez mais necessários para facilitar esse tipo de pesquisa que tem entre seus objetivos o de procurar um planeta que mostre sinais de vida orgânica.

Leia mais

• Há vida fora da terra? As contribuições da exobiologia. Revista IHU On-Line, Nº 172
• O Bóson de Higgs e a elegância invejável do Universo. Revista IHU On-Line, Nº 405
• Um jesuíta argentino estuda novas formas de se comunicar com E.T.
• Exoplanetas para escapar do planeta Terra
• A descoberta de sete planetas semelhantes à Terra. A cerveja e o telescópio
• NASA anuncia a descoberta da maior coleção de exoplanetas
• “Em 20 anos poderemos determinar se há vida em outros planetas”
• Os planetas ciganos da galáxia
• A sociedade algorítmica
• Tecnopolítica, racionalidade algorítmica e mundo como laboratório. Entrevista com Fernanda Bruno
• “Atenção, os algoritmos começam a nos controlar”. Entrevista com Andrés Moya
• “Os algoritmos já ensinam os computadores a mentir”. Entrevista com Juan Ignacio Cirac
• ''Machine Behaviour'' e Inteligência Artificial: nomear os medos, governar os algoritmos. Artigo de Paolo Benanti
• Os cercos do algoritmo
• Um pacto entre ética e tecnologia: caso contrário, robôs e algoritmos mandarão nos seres humanos. Entrevista com Vincenzo Paglia
• A silenciosa batalha dos algoritmos