Um modelo de inteligência artificial desenvolvido por pesquisadores da Suíça identificou 44 sistemas estelares que provavelmente abrigam planetas parecidos com a Terra, ainda não detectados, com potencial para sustentar vida. A pesquisa, publicada na revista Astronomy & Astrophysics, mostra como algoritmos de aprendizado de máquina podem acelerar significativamente a busca por mundos habitáveis no universo.
A ferramenta foi criada por cientistas da Universidade de Berna, que utilizaram um modelo computacional complexo chamado Modelo de Berna de Formação e Evolução Planetária. Esse modelo simula a formação de sistemas planetários desde o início, com base em discos protoplanetários, permitindo a geração de dados sintéticos ricos para o treinamento da IA.
Figuras citadas
| Nome | Cargo | Cidade | Programas/Instituições envolvidos |
|---|---|---|---|
| Dr. Yann Alibert | Codiretor do Centro de Espaço e Habitabilidade da Universidade de Berna | Berna, Suíça | Centro de Espaço e Habitabilidade, Modelo de Berna |
IA com precisão quase perfeita
O algoritmo demonstrou um nível de precisão notável durante as simulações, com valores que chegam a 0,99 — ou seja, 99% dos sistemas indicados pelo modelo conteriam pelo menos um planeta com características semelhantes às da Terra. Embora os planetas ainda não tenham sido confirmados por observações diretas, a identificação desses alvos pode orientar futuras pesquisas astronômicas.
“É um dos poucos modelos no mundo com esse nível de complexidade e profundidade, permitindo estudos preditivos como o nosso”, afirmou Dr. Yann Alibert em declaração reproduzida pela Forbes.
Análise de sistemas reais
Após os testes com dados sintéticos, os pesquisadores aplicaram o modelo a um conjunto real de quase 1.600 sistemas estelares que já possuem pelo menos um planeta conhecido. A amostra inclui estrelas dos tipos G (como o Sol), K e M — estas últimas menores e mais frias. O algoritmo destacou 44 desses sistemas como fortes candidatos a abrigar mundos similares à Terra.
Durante a análise, a IA revelou que os sinais mais promissores estão frequentemente relacionados ao planeta mais interno do sistema analisado, especialmente a massa e o período orbital desses corpos celestes.
Limitações e perspectivas
Apesar do sucesso, os autores reconhecem limitações. O modelo não reproduziu certas correlações observadas em sistemas reais, como a associação entre Super Terras e Júpiteres Frios em torno de estrelas do tipo solar. Além disso, os planetas gerados artificialmente tendem a estar mais próximos de suas estrelas do que aqueles observados na prática.
Mesmo com essas falhas, os cientistas acreditam que a abordagem representa um avanço estratégico. A redução da área de busca por planetas habitáveis em um universo imensamente vasto é um passo crucial para acelerar futuras descobertas.
