En la frontera de la ciencia espacial, un reciente avance promete transformar la caza de mundos desconocidos. Así es, un equipo internacional de investigadores ha dado un paso gigante hacia la detección de exoplanetas similares a la Tierra. Han creado un algoritmo avanzado basado en redes neuronales, específicamente diseñado para analizar datos de velocidad radial (RV), una técnica clave en la identificación de cuerpos celestes fuera de nuestro sistema solar. Publicado en la prestigiosa revista Astronomy & Astrophysics, este método de aprendizaje automático se perfila como una poderosa herramienta en la gestión de extensos datos astronómicos y en la resolución de interferencias provocadas por la actividad estelar, las cuales frecuentemente ocultan señales de exoplanetas de baja masa o de larga duración orbital.Esta inteligencia artificial se ha enfrentado a una prueba de fuego analizando datos de tres astros notables: nuestro propio Sol, Alpha Centauri B y Tau Ceti. Los resultados son reveladores, pues ha conseguido detectar con éxito señales de exoplanetas simulados en una variedad de períodos orbitales, todos ellos en la zona habitable correspondiente a cada estrella. Estos hallazgos abren la puerta a la posibilidad de la existencia de planetas de hasta cuatro veces el tamaño de la Tierra en los sistemas de Alpha Centauri B y Tau Ceti, así como a un exoplaneta simulado de un tamaño 2.2 veces mayor al de nuestro planeta, orbitando a una distancia comparable a la separación Tierra-Sol.
