Como a rede neural do Google descobriu um sistema solar tipo o nosso

Em 14 de dezembro, a NASA anunciou o muito antecipado resultado de sua parceria com o Google. A empresa entraria com a parte de usar o aprendizado de máquina para analisar os dados reunidos pelo telescópio Kepler. Parecia animador, não?

E foi. Segundo a agência espacial, os algoritmos de aprendizado de máquina do Google encontraram um oitavo exoplaneta em um sistema planetário extrasolar conhecido como Kepler-90, o que significa que nosso sistema solar agora tem um oponente na competição de maior sistema planetário.

O novo planeta, nomeado como Kepler-90i, é o menor planeta conhecido do sistema Kepler-90, localizado a cerca de 2.545 anos-luz da Terra. Kepler-90i completa uma volta ao redor de sua estrela a cada 14 dias, e é, muito provavelmente, um planeta rochoso com temperatura média de 430 °C.

A estrela hospedeira do sistema planetário Kepler-90 é ligeiramente maior do que nosso Sol, e, embora nossos sistemas solares tenham o mesmo número de planetas, eles diferem em alguns aspectos fundamentais. Para começar, todos os oito planetas do Kepler-90 estão mais perto de sua estrela do que a Terra do Sol. Além disso, todos os planetas do sistema Kepler-90 são maiores do que a Terra.

Por outro lado, a organização dos planetas do sistemas Kepler-90 lembra, e muito, a do nosso sistema solar — planetas pequenos e rochosos mais próximos da estrela hospedeira e planetas grandes e gasosos na periferia do sistema.

Lançado em órbita em 2009, a principal missão do telescópio espacial Kepler é vasculhar o espaço em busca de planetas que orbitam estrelas, também conhecidos como exoplanetas. Desde a descoberta do primeiro exoplaneta, em 1992, a existência de mais de 3.720 exoplanetas espalhados por 2.787 sistemas solares foi documentada por astrônomos. Desses sistemas solares, no entanto, apenas 623 aparentam ter mais de um planeta.

Astrônomos usam uma série de ferramentas para encontrar novos exoplanetas, e a maioria delas não envolve "enxergar" o planeta diretamente. A técnica mais comum — e a que foi usada na missão Kepler — é conhecida como fotometria. Ela consiste em detectar a sombra de um planeta durante sua passagem frente à sua estrela hospedeira. Os astrônomos não chegam a ver essa sombra; para detectá-la, eles observam a oscilação na quantidade de luz emitida pela estrela conforme o planeta passa entre ela e o telescópio.

Com essa técnica, os astrônomos detectaram por volta de 2.500 exoplanetas orbitando as 150.000 estrelas observadas pelo telescópio Kepler. Apesar do alcance do telescópio, nesses últimos quatro anos de observações, os cientistas se focaram apenas nos 30.000 sinais mais fortes (isto é, aqueles que registraram uma grande queda na luminosidade) obtidos pelo Kepler. Ao fazer isso, eles aumentaram suas chances de encontrar novos exoplanetas.

A busca foi, portanto, limitada aos sinais mais fortes. No entanto, a quantidade de dados coletados pela sonda Kepler durantes seus primeiros quatro anos era grande demais para ser analisada de forma eficaz por seres humanos. Em outras palavras, havia uma grande possibilidade de que alguns exoplanetas estivessem se escondendo, pacientemente, entre os 120.000 sinais fracos registrados pelo telescópio.

Para encontrar esses exoplanetas, a NASA se juntou ao Google e criou uma rede neural — um tipo de algortimo de aprendizado de máquina baseado no cérebro humano — capaz de identificar exoplanetas entre os sinais fracos captados pelo telescópio Kepler. Para treinar essa rede neural, os pesquisadores do Google a expuseram a 15.000 exemplos de dados referentes a exoplanetas identificados por pesquisadores da NASA. Dessa forma, a rede neural pôde aprender quais sinais indicam a existência de um exoplaneta. Quando os pesquisadores terminaram de treinar seu algoritmo, ele era capaz de identificar exoplanetas com um índice de precisão de 96%.

Segundo Christopher Shallue, um engenheiro de software sênior do Google envolvido no projeto, a rede foi então usada para analisar dados referentes a 670 estrelas. Entre esses sinais fracos, o algoritmo encontrou dois planetas — o que orbita a estrela do Kepler-90 e outro em um sistema chamado Kepler 80.

"É possível que o Kepler-90 tenha mais planetas que ainda não conseguimos identificar", disse Shallue durante a teleconferência em que a NASA anunciou a descoberta. "Existem muitas áreas inexploradas no sistema Kepler-90. Eu ficaria surpreso se não encontrássemos mais nenhum planeta".

Como explicado por Shallue, o uso do aprendizado de máquina na análise dos dados do telescópio Kepler é prova de que um algoritmo pode descobrir exoplanetas que não seriam identificados por pesquisadores humanos. No futuro, ele espera usar o algoritmo para analisar dados de dezenas de milhares de outras estrelas observadas pelo telescópio Kepler.

Isso irá, provavelmente, aumentar o número de exoplanetas descobertos numa velocidade nunca antes vista. Além disso, dois novos telescópios espaciais — o telescópio James Webb e o TESS — serão lançados nos próximos dois anos, o que resultará em uma nova enxurrada de dados a serem analisados.

Talvez, quem sabe, um desses planetas seja o lar de seres inteligentes que estão, nesse exato momento, usando seus computadores para estudar o nosso Sol.

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