Una red neuronal para la detección de exoplanetas en series temporales de velocidad radial - Nieto, Luis Agustín (2020)
El estudio de planetas extrasolares es un campo de investigación relativamente nuevo. Hace apenas 25 años se confirmaba el descubrimiento del primer exoplaneta en torno a una estrella de tipo solar y, gracias a las mejoras en instrumentos y técnicas, este número de cuerpos celestes fue creciendo rápidamente utilizando, principalmente, los métodos de velocidad radial y tránsito. Misiones como GAIA¹ y TESS², junto a otros proyectos, como el relevo VVV³ o el LSST⁴, están aportando una cantidad cada vez más grande de información astronómica y la comunidad está mirando hacia la ciencia de datos y a las diferentes técnicas de inteligencia artificial como un apoyo importante ante esta avalancha de información. Ya en los últimos tiempos han comenzado a aparecer trabajos en el campo de planetas extrasolares que hacen uso de estas herramientas, algunos con resultados que incluso superan los obtenidos con las últimas técnicas en el campo. El método de velocidad radial busca detectar la presencia planetaria mediante caracterizaciones de los movimientos de su estrella central. Los diferentes ruidos provocados por la variabilidad intrínseca de la estrella, sumados al error instrumental y variabilidad temporal en la toma de datos, pueden dificultar la interpretación de los mismos e incluso generar falsas detecciones. En este trabajo, se propone una red neuronal que reemplaza un cálculo crucial de este método, se generan señales sintéticas de estrellas de tipo solar y se comparan las aplicaciones de ambas implementaciones. La red alcanza un 28 % menos de falsos positivos en la detección de planetas con una mejora sustancial en la velocidad de ejecución de cinco órdenes de magnitud, haciéndola ideal para su aplicación en grandes volúmenes de datos. Los prometedores resultados obtenidos son la base para trabajos futuros cuyo objetivo final es la aplicación sobre señales reales, y esperamos que sirvan como base para reforzar la importancia de los trabajos interdisciplinarios dentro de las ciencias de la computación.