A inteligência artificial (IA) tem se tornado uma ferramenta crucial na busca por planetas que compartilhem características com a Terra. No entanto, a definição de “semelhante à Terra” não é clara e pode gerar confusões em diferentes mídias. Para os cientistas planetários, essa expressão refere-se a planetas que têm uma massa comparável à da Terra e que se encontram na zona habitável de um sistema planetário extrassolar. Essa zona é amplamente definida como a região que permite a presença de água líquida em um planeta, embora essa característica não assegure a existência de oceanos ou formas de vida.
A astrofísica Jeanne Davoult, do Centro Aeroespacial Alemão (DLR), em Berlim, lidera a aplicação de IA para acelerar a identificação desses planetas. Utilizando modelos e algoritmos avançados, ela procura tornar o processo de descoberta mais eficiente.
Em um artigo publicado na revista Astronomy & Astrophysics, Davoult explica que a aplicação da IA visa prever quais estrelas são mais propensas a hospedar planetas semelhantes à Terra. O objetivo é evitar investigações aleatórias, reduzir o tempo necessário para a detecção e aumentar as descobertas.
Os pesquisadores mencionam que, com base em estudos anteriores sobre a correlação entre a presença de planetas semelhantes à Terra e as características de seus sistemas estelares, desenvolveram um algoritmo de aprendizado de máquina chamado Random Forest. Com ele, buscam classificar sistemas estelares como “com um planeta semelhante à Terra” ou “sem um planeta semelhante à Terra”.
Davoult também esclarece que o foco é identificar padrões em grandes conjuntos de dados para facilitar o reconhecimento de planetas. O entendimento sobre onde esses planetas se formam permitirá direcionar as observações, tornando o processo mais eficiente em termos de tempo e aumentando o número de detecções.
Apesar dos avanços, entre os aproximadamente 6 mil exoplanetas identificados nos últimos 30 anos, apenas cerca de 20 sistemas com planetas semelhantes à Terra foram encontrados. A pesquisa continua.
Estrelas menores que o Sol, como as anãs do tipo espectral K e as anãs vermelhas do tipo espectral M, possuem uma vida útil mais longa do que a do Sol, que é uma estrela do tipo G. Isso sugere que a vida inteligente poderia ser mais provável ao redor dessas estrelas. A pesquisa tem se concentrado especialmente nas anãs M, pois é mais simples detectar planetas semelhantes à Terra em torno delas devido à proximidade da zona habitável.
Os autores do estudo salientam que as populações de sistemas estelares analisadas variam conforme a massa da estrela central, o que afeta diretamente a formação de planetas. O modelo desenvolvido utiliza o classificador Random Forest para prever quais sistemas têm maior potencial para abrigar planetas semelhantes à Terra.
Apesar das dificuldades em comparações entre populações planetárias sintéticas e reais, Davoult afirma que identificar padrões nos sistemas de grandes escalas é uma ferramenta poderosa para a pesquisa.
Outra consideração importante é que a detecção de um planeta em um sistema solar não implica que todos os planetas tenham sido encontrados. Alguns podem estar muito distantes da estrela ou serem pequenos demais para serem detectados. O modelo atual promove a análise da possibilidade de haver planetas semelhantes à Terra não detectados em sistemas já conhecidos.
A astrofísica está focada na identificação de planetas rochosos dentro da zona habitável. O objetivo inicial é simplesmente detectar esses planetas e criar um banco de dados, mesmo sem informações sobre a composição atmosférica deles.
