Una red neuronal para la b´usqueda de exoplanetas utilizando el m´etodo de velocidad radial

NIETO, L. A.; DIAZ, R. F.; SEGURA, E. C.

Boletin de la asociacion argentina de astronomia

Asociacion Argentina de Astronomia

Lugar: La Plata; Año: 2021 vol. 62 p. 59 - 61

1669-9521

La b´usqueda de exoplanetas es un campo que necesita fuertemente de la observaci´on y el an´alisisde una gran cantidad de datos. Las mejoras en las t´ecnicas e instrumentos posibilitaron que planetas con masascada vez m´as peque?nas fuesen descubiertos usando los m´etodos de velocidad radial y tr´ansito; pero reci´en enlos ´ultimos tiempos se pudo empezar a sondear con detalle los planetas de masa y radio m´as peque?nos de lapoblaci´on planetaria. En la actualidad misiones como GAIA y TESS aportan una cantidad cada vez m´as grande deinformaci´on y la comunidad est´a mirando hacia la ciencia de datos y a las diferentes metodolog´ıas de inteligenciaartificial como un apoyo importante ante esta avalancha de datos. Ya en los ´ultimos a?nos, han comenzado aaparecer trabajos en el campo de planetas extrasolares que hacen uso de estas t´ecnicas. El objetivo de este trabajoes explorar los alcances de las redes neuronales en el an´alisis de se?nales y buscar mecanismos para complementaro sustituir los m´etodos actuales. Para ello se generaron datos sint´eticos que buscan imitar las mediciones develocidad radial de estrellas de tipo solar, y se dise?n´o y entren´o una red neuronal para clasificarlos. Se compararonlos resultados con los del m´etodo m´as com´un para detectar planetas en series temporales, y se mostr´o que la redneuronal logra una disminuci´on en un 28% en los falsos positivos con una mejora de cinco ´ordenes de magnituden el tiempo de ejecuci´on.