Inteligencia Artificial podrá predecir la habitabilidad de exoplanetas

Planetas del sistema TRAPPIST-1, que fueron reconocidos como similares a la Tierra.
Wikipedia

Investigadores británicos han desarrollado un algoritmo que puede predecir la probabilidad de vida en planetas fuera del sistema solar. El algoritmo, basado en una red neuronal, analiza el espectro de un exoplaneta potencialmente habitado y lo compara con el espectro de la atmósfera de la Tierra. Un informe que describe el algoritmo fue presentado en la conferencia de la Semana Europea de Astronomía y Ciencias Espaciales (EWASS) en Liverpool, Reino Unido.

Potencialmente habitado se considera a un planeta que se encuentra a una distancia de la estrella madre, en la que el calor de la misma es suficiente para la existencia de agua líquida en el planeta. Para evaluar la habitabilidad del planeta, también es necesario conocer su estructura y composición: el tipo de cuerpo celeste (por ejemplo, si es un planeta pedregoso o un gigante gaseoso) y la presencia de un campo magnético y atmósfera. En base a estos datos, los astrónomos calculan el índice de habitabilidad, un parámetro en el rango de 0 a 1: uno corresponde a la Tierra, mientras que el satélite rocoso de Saturno, Titán, tiene un índice de 0,64.

Científicos de la Universidad de Plymouth, Reino Unido, dirigidos por Angelo Cangelosi, propusieron un método automático para calcular el índice de habitabilidad. En el núcleo del algoritmo están las características orbitales y atmosféricas de cinco cuerpos celestes (la Tierra actual, la Tierra en las primeras etapas de vida, Titán, Marte y Venus) y se calculan en base a ellos estos índices de habitabilidad. El algoritmo recibe el espectro y las características de la órbita del planeta potencialmente habitado y calcula su similitud con las características correspondientes de la Tierra, sobre la base de la cual llega a una conclusión sobre el grado de su posible idoneidad para la vida.

El uso de dicho algoritmo facilitará enormemente el análisis de planetas potencialmente habitados. "En base a los resultados obtenidos, podemos concluir que el método desarrollado por nosotros será eficaz para clasificar exoplanetas ​​en base a observaciones terrestres y cercanas a la Tierra", concluye Cangelosi.

Recientemente, el planeta K2-229 b, con una composición muy similar a la de Mercurio, fue hallado girando alrededro de una estrella como el Sol, en el sistema planetario K2-229. El hallazgo, que se publicó en la revista Nature Astronomy, "aporta unas piezas esenciales en la comprensión de las propiedades y la formación de Mercurio, y, en general, contribuye a la comprensión de los procesos que dieron lugar a la aparición de los planetas rocosos en el Sistema Solar", sostiene el investigador principal, David Barrado.

 

María Cervantes
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, ciencia que suma

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