Desde que el hombre no era hombre, y anda sobre los árboles, al mirar al cielo se ha preguntado muchas cosas. Es como si la respuesta a las preguntas más importantes se pudiera encontrar allá, en las alturas. Sólo el tiempo y la ciencia han permitido que nos acerquemos un poco a esa magnífica infinidad.
En los últimos días, la Nasa reveló que, usando la inteligencia artificial de Google había logrado descubrir un sistema solar muy parecido al nuestro. Alrededor de Kepler-90i, una estrella similar al sol, a 2.545 años luz de la Tierra, orbita una cantidad de cuerpos celestes igual a la que hay en el Sistema Solar.
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La investigación partió de una serie de señales que había captado el Telescopio espacial Kepler. Sin embargo la onda era tan débil que los astrónomos no le habían puesto atención. Hasta ahora.
Entonces Google entró en escena, a través del Aprendizaje automático que permitía analizar y filtrar la gran cantidad de señales que provenían del distante Sistema y así poder, luego, identificar su forma y origen. Para que eso fuera posible, se le enseñó a los computadores a que, partiendo de la información que les daba el Telescopio, trataran de hallar señales similares a las que describían la existencia de cuerpos celestes que ya había descubierto.
En ese sentido, el Aprendizaje automático o ‘machine learning’ es la capacidad que tienen las máquinas para aprender. Aprender, en ese contexto, significa que robots y computadores podrían identificar entre millones de posibilidades, patrones y datos, para filtrar la información y elegir la que se ajuste mejor al objetivo para el que han sido diseñados.
El método que se usó se denomina ‘Modelo de redes neuronales’. Consiste en una copia del funcionamiento de las redes de neuronas en el cerebro humano. Se desarrolló un algoritmo que fuera capaz de detectar las señales de los exoplanetas, débiles y fuertes, que están en tránsito por entre otras estrellas.
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“El aprendizaje automático realmente funciona muy vienen estas situaciones en que hay muchos datos que los humanos no pueden buscar por ellos mismos”, dijo Christopher Shallue, ingeniero de la Nasa.
Agregó que “el modelo de redes neuronales funciona muy bien para identificar cosas que ya se han visto antes, porque es capaz de aprender de los ejemplos previos. Y ha demostrado una fiabilidad del 96%. Este algoritmo no es capaz de detectar cosas nuevas, no clasificadas con anterioridad, como sí están haciendo las personas que participan en proyectos de ciencia ciudadana y que están ayudando a identificar cometas, por ejemplo”.
Sobre el hallazgo la Nasa explicó que el Sistema Kepler-90 “es como una versión mini del Sistema Solar, con los planetas más pequeños en el interior y los grandes en el exterior, pero todo está mucho más apretujado en menos espacio”.
