{"id":132800,"date":"2020-08-27T13:00:22","date_gmt":"2020-08-27T16:00:22","guid":{"rendered":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/?p=132800"},"modified":"2020-08-27T10:44:00","modified_gmt":"2020-08-27T13:44:00","slug":"sistema-de-aprendizado-de-maquina-confirma-existencia-de-50-exoplanetas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/espacoecologico.com.br\/arquivo\/sistema-de-aprendizado-de-maquina-confirma-existencia-de-50-exoplanetas\/","title":{"rendered":"Sistema de aprendizado de m\u00e1quina confirma exist\u00eancia de 50 exoplanetas"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>Um novo algoritmo de\u00a0aprendizado de m\u00e1quina<\/a>\u00a0desenvolvido por cientistas da Universidade de Warwick, no Reino Unido, confirmou a exist\u00eancia de 50\u00a0planetas<\/a>\u00a0espalhados pelo Universo. A descoberta foi publicada no \u00faltimo dia 20 de agosto no peri\u00f3dico\u00a0Monthly Notices of the Royal Astronomical Society<\/a><\/em>.<\/p>\n

Essa \u00e9 a primeira vez que astr\u00f4nomos usam o m\u00e9todo para analisar uma amostra de potenciais\u00a0planetas<\/a>\u00a0e determinar quais deles s\u00e3o reais e quais s\u00e3o “falsos”, calculando a probabilidade de cada um dos candidatos ser um verdadeiro planeta. “O aprendizado de m\u00e1quina tem sido usado para classificar candidatos planet\u00e1rios, mas nunca em uma estrutura probabil\u00edstica, que \u00e9 o que voc\u00ea precisa para realmente validar um planeta”, disse\u00a0David Armstrong um dos pesquisadores, em\u00a0comunicado<\/a>.\u00f3pios e analisando a rela\u00e7\u00e3o entre o astro e sua estrela hospedeira. Por mais \u00fatil que seja, esse m\u00e9todo n\u00e3o \u00e9 totalmente eficaz e a exist\u00eancia de um\u00a0planeta<\/a>\u00a0detectado precisa ser validada para confirmar sua exist\u00eancia.<\/p>\n

Na nova pesquisa, os cientistas criaram um\u00a0algoritmo<\/a>\u00a0baseado em\u00a0machine learning\u00a0<\/em>que pode distinguir planetas reais de planetas falsos. A\u00a0intelig\u00eancia artificial<\/a>\u00a0foi treinada a partir de duas grandes amostras de dados provenientes da\u00a0miss\u00e3o Kepler<\/a>, agora aposentada.\u00a0“Em vez de dizer quais candidatos s\u00e3o mais prov\u00e1veis \u200b\u200bde serem planetas, agora podemos dizer qual \u00e9 a probabilidade estat\u00edstica precisa”, explicou Armstrong. “Onde houver menos de 1% de chance de um candidato ser um falso positivo, \u00e9 considerado um planeta validado.”<\/p>\n

Os tamanhos desses 50 planetas variam: de mundos t\u00e3o grandes quanto\u00a0Netuno<\/a>\u00a0a menores que a\u00a0Terra<\/a>, com \u00f3rbitas que v\u00e3o de 200 dias a apenas um. De acordo com os astr\u00f4nomos, ao confirmar que esses astros s\u00e3o reais, eles agora podem prioriz\u00e1-los para futuras observa\u00e7\u00f5es com telesc\u00f3pios.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, os cientistas esperam que, uma vez constru\u00eddo e treinado, o algoritmo seja mais r\u00e1pido do que as t\u00e9cnicas existentes para valida\u00e7\u00e3o de planetas, e ainda poder\u00e1 ser totalmente automatizado. “Quase 30% dos planetas conhecidos at\u00e9 agora foram validados usando apenas um m\u00e9todo, e isso n\u00e3o \u00e9 o ideal”, explicou Armstrong. “O\u00a0aprendizado de m\u00e1quina<\/a>\u00a0nos permite fazer isso muito rapidamente.”<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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