Uma nova IA vasculha dados da NASA e confirma mais de 100 planetas ocultos
Uma ferramenta de aprendizado de máquina chamada RAVEN vasculhou os dados do TESS da NASA e validou 118 novos exoplanetas, além de mais de 2.000 candidatos promissores, incluindo mundos raros, ultrarrápidos e do “deserto netuniano”.
CiênciaEquipe Editorial GNGV5 min leitura
Astrônomos liberaram uma poderosa nova ferramenta de inteligência artificial sobre uma montanha de dados da NASA e saíram com um tesouro de novos mundos. Relatado em 3 de maio de 2026, o sistema, chamado RAVEN (de Classificação e Validação de Exoplanetas, em inglês), vasculhou observações do Satélite de Levantamento de Exoplanetas em Trânsito da NASA, o TESS, e validou 118 novíssimos exoplanetas, além de mais de 2.000 candidatos promissores.
O trabalho foi liderado pela Dra. Marina Lafarga Magro e colegas da Universidade de Warwick, com os resultados publicados na Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. O TESS detecta planetas observando a pequena queda no brilho de uma estrela quando um mundo em órbita passa diante dela, mas separar planetas genuínos de falsos alarmes parecidos, entre milhões de estrelas, é um trabalho minucioso. O RAVEN foi treinado para fazer essa triagem de forma consistente e em larga escala, liberando os astrônomos para se concentrarem nas descobertas mais intrigantes.
O que torna a colheita empolgante não são apenas os números, mas a variedade. Os planetas recém-confirmados incluem raros mundos de período ultracurto, que giram em torno de suas estrelas em menos de um dia, e outros aninhados no chamado deserto netuniano, uma região onde planetas de certo tamanho são surpreendentemente escassos. Ao catalogar tantos objetos em uma única varredura consistente, a equipe também refinou as estimativas de quão comuns realmente são os diferentes tipos de planetas, em alguns casos reduzindo as incertezas em até dez vezes.
“Esta não é apenas uma lista de planetas potenciais”, observou a Dra. Lafarga Magro, mas uma amostra confiável o suficiente para mapear a prevalência de tipos distintos de mundos. Os pesquisadores são francos ao dizer que cada candidato ainda se beneficia de uma confirmação posterior, e que a ferramenta complementa, em vez de substituir, os astrônomos humanos. Ainda assim, é um vislumbre esperançoso de como uma IA bem pensada pode transformar vastos arquivos esquecidos em descobertas novas, ajudando-nos a preencher o mapa de nossa vizinhança galáctica muito mais rápido do que antes.
