Un team internazionale di astronomi, guidato dal sistema Raven AI, ha analizzato oltre 2 milioni di stelle nei dati del satellite TESS della NASA. Scoperti nuovi sistemi planetari “nascosti”, dai giganti gassosi a rari pianeti nel deserto nettuniano.
La caccia ai mondi alieni ha appena ricevuto una spinta senza precedenti grazie alla tecnologia.
Un team internazionale di ricercatori ha annunciato la scoperta di 118 nuovi esopianeti (pianeti esterni al nostro Sistema Solare) che erano rimasti invisibili alle precedenti analisi.
La chiave del successo non è stata un nuovo telescopio ma un sofisticato sistema di intelligenza artificiale chiamato Raven AI.
Raven AI: il detective dello spazio
Il sistema Raven è stato progettato per analizzare l’enorme mole di dati raccolti dal satellite TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite) della NASA.
Mentre gli algoritmi tradizionali faticano a distinguere i segnali deboli dal rumore di fondo o da altri fenomeni astrofisici, Raven ha passato al setaccio 2,2 milioni di stelle con una precisione chirurgica.
A differenza dei metodi passati, questa IA gestisce l’intero processo: dal rilevamento del segnale luminoso fino alla validazione statistica, confermando se l’oscuramento di una stella sia effettivamente causato dal passaggio di un pianeta (metodo del transito).
Cosa abbiamo trovato: rarità e mondi estremi
Tra le 118 nuove conferme (che si aggiungono a oltre 2.000 candidati di alta qualità ancora in fase di studio), gli astronomi hanno individuato corpi celesti di straordinario interesse scientifico:
- Pianeti a periodo ultracorto: Mondi che completano un’intera orbita attorno alla loro stella in meno di 24 ore;
- Il “Deserto Nettuniano”: Sono stati identificati pianeti in una regione orbitale dove solitamente è rarissimo trovare corpi delle dimensioni di Nettuno, una scoperta che sfida le attuali teorie sulla formazione planetaria;
- Sistemi a orbite strette: La maggior parte dei nuovi mondi ha periodi di rivoluzione inferiori ai 16 giorni, situandosi molto vicini alle proprie stelle ospiti.
Perché questa scoperta è fondamentale
“Grazie a Raven, abbiamo ottenuto uno dei campioni meglio caratterizzati di pianeti vicini”, ha spiegato Marina Lafarga Magro, tra i principali autori dello studio. Questa mappatura non è solo un esercizio statistico: i nuovi dati serviranno da base per le future missioni spaziali come il telescopio europeo Ariel (previsto per il 2029) che avrà il compito di studiare le atmosfere di questi mondi alla ricerca di tracce chimiche legate alla vita.
La scoperta dimostra che i dati già in nostro possesso contengono ancora tesori nascosti. L’integrazione tra machine learning e astronomia sta trasformando l’osservazione del cielo in un’attività di “mining” digitale, dove l’IA diventa l’occhio capace di vedere laddove l’uomo e i vecchi software non arrivano più.