Gli astronomi hanno scoperto più di 100 nuovi esopianeti grazie all’Intelligenza Artificiale, segnando solo l’inizio di questa ricerca.

Nell’Universo sono stati identificati ulteriori 118 esopianeti di cui non eravamo a conoscenza (e ci sono altri 2000 nuovi potenziali candidati): questa scoperta è stata realizzata da un team di astronomi dell’Università di Warwick (regno unito) che ha utilizzato uno strumento di intelligenza artificiale recentemente sviluppato, Raven, per analizzare i dati provenienti dalla missione Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) della NASA.

La sfida della missione TESS e il contributo dell’Intelligenza Artificiale

TESS è stata concepita per osservare il cielo alla ricerca del leggero oscuramento della luce stellare provocato dal transito dei pianeti davanti alle loro stelle madri. Durante i suoi primi 4 anni di operatività, la missione ha raccolto osservazioni di oltre 2,2 milioni di stelle, focalizzandosi sui pianeti con orbite più brevi, inferiori a 16 giorni, con l’intento di fornire una stima più precisa della frequenza di questi mondi a periodo ridotto.

RAVEN si è rivelato uno strumento estremamente utile in questo contesto, poiché permette di esaminare vasti set di dati in modo sistematico e imparziale.

La sfida consiste nel determinare se la diminuzione della luminosità sia realmente attribuibile a un pianeta in orbita attorno alla stella o a qualcos’altro, come le stelle binarie a eclisse, ed è proprio questo che RAVEN si propone di scoprire – spiega in particolare Andreas Hadjigeorghiou, che ha guidato lo sviluppo dello strumento IA – La sua forza risiede nel nostro dataset meticolosamente creato, composto da centinaia di migliaia di pianeti simulati in modo realistico e altri eventi astrofisici che potrebbero essere confusi con pianeti. Abbiamo addestrato modelli di apprendimento automatico per riconoscere schemi nei dati che possano indicarci il tipo di evento rilevato, un’attività in cui i modelli di intelligenza artificiale eccellono.

Lo studio sui pianeti a orbita ravvicinata

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La sfida è stata superata.

Grazie alla nostra pipeline RAVEN recentemente sviluppata, siamo riusciti a convalidare 118 nuovi pianeti e oltre 2.000 candidati di alta qualità, quasi 1.000 dei quali completamente inediti – spiega Marina Lafarga Magro, prima autrice del lavoro – Questo rappresenta uno dei campioni meglio caratterizzati di pianeti a orbita ravvicinata e ci aiuterà a individuare i sistemi più promettenti per studi futuri.

Tra i pianeti recentemente confermati, si trovano diverse categorie di particolare interesse, tra cui:

• pianeti a periodo ultra-breve, che orbitano attorno alle loro stelle in meno di 24 ore;
• pianeti del deserto nettuniano, una rara classe di pianeti che si colloca in una regione in cui la teoria prevede che i pianeti dovrebbero essere scarsi;
• sistemi multiplanetari a orbita ravvicinata, comprendenti coppie di pianeti precedentemente sconosciute attorno alla stessa stella.

RAVEN ci consente di esaminare vasti set di dati in modo sistematico e imparziale – aggiunge David Armstrong, coautore degli studi RAVEN – Poiché la pipeline è ben collaudata e accuratamente validata, non si tratta solo di un elenco di potenziali pianeti, ma anche di un campione sufficientemente affidabile da poter essere utilizzato per mappare la prevalenza di diverse tipologie di pianeti attorno a stelle simili al Sole.

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Con questo insieme di pianeti ben caratterizzati e validati, il team è stato in grado di andare oltre le singole scoperte e analizzare in dettaglio la popolazione di esopianeti a orbita ravvicinata. In uno studio parallelo condotto con il telescopio MNRAS, gli astronomi hanno invece misurato la frequenza con cui si trovano i pianeti a orbita ravvicinata attorno a stelle simili al Sole, mappando i risultati in funzione del periodo orbitale e delle dimensioni del pianeta con un livello di dettaglio senza precedenti.

I risultati di questa indagine successiva hanno rivelato che circa il 9-10% delle stelle simili al Sole ospita un pianeta a orbita ravvicinata, un risultato coerente con la missione Kepler della NASA, il telescopio spaziale che in precedenza aveva misurato la frequenza dei pianeti attorno ad altre stelle, con incertezze però fino a dieci volte superiori.

Le scoperte nel deserto nettuniano

Questo studio fornisce anche la prima misurazione diretta dei pianeti del deserto nettuniano, dimostrando che, in linea con la teoria, in questa regione i pianeti a orbita ravvicinata orbitano attorno a solo lo 0,08% delle stelle simili al Sole.

Per la prima volta, possiamo quantificare con precisione quanto sia desolato questo deserto – commenta Kaiming Cui, primo autore dello studio sulla popolazione planetaria – Queste misurazioni dimostrano che TESS può ora eguagliare, e in alcuni casi superare, Kepler nello studio delle popolazioni planetarie.

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Il futuro dell’IA negli studi astronomici

Insieme, questi studi dimostrano come i vasti set di dati astronomici e i recenti sviluppi dell’Intelligenza Artificiale procedano di pari passo, generando nuove scoperte, mettendo alla prova l’IA su complessi problemi di ricerca e trasformando sia la scoperta di pianeti che la scienza delle popolazioni planetarie.