Descubren más de 10,000 candidatos a exoplanetas que podrían triplicar el número de mundos alienígenas conocidos
Un innovador algoritmo de inteligencia artificial ha detectado miles de posibles planetas fuera del sistema solar en datos previamente ignorados.
LAT Editorial Team
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Un equipo de científicos ha identificado más de 10,000 candidatos a exoplanetas utilizando un algoritmo de aprendizaje automático que analizó la luz de más de 80 millones de estrellas, revelando señales que antes se consideraban imposibles de detectar.
Este hallazgo podría casi triplicar la cantidad de exoplanetas confirmados, ampliando enormemente nuestro conocimiento sobre los mundos alienígenas y abriendo nuevas puertas para la exploración y estudio del universo.
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Un salto gigantesco en la búsqueda de exoplanetas
Desde el primer exoplaneta descubierto en 1995, el número de estos mundos ha ido aumentando gradualmente gracias a tecnologías avanzadas como el telescopio espacial James Webb. Hasta septiembre de 2025, se habían confirmado más de 6,000 exoplanetas, cifra que podría elevarse a casi 18,000 con este nuevo estudio.
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Cómo un algoritmo revolucionó el análisis de datos estelares
El equipo utilizó un algoritmo de aprendizaje automático para examinar las curvas de luz de 83,717,159 estrellas capturadas por el satélite TESS de la NASA. Este método permitió detectar pequeñas caídas en el brillo estelar causadas por planetas que transitan frente a sus estrellas, un fenómeno difícil de identificar en estrellas tenues.
- Más de 11,000 candidatos a exoplanetas detectados, 10,052 de ellos nunca antes vistos.
- El 87% de estos candidatos fueron observados transitando al menos dos veces, permitiendo calcular sus periodos orbitales.
- Confirmación inicial de un 'Júpiter caliente' a 3,950 años luz, validando la eficacia del algoritmo.
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El desafío de detectar planetas en estrellas débiles
La mayoría de los estudios previos se centraron en estrellas brillantes, donde los tránsitos son más evidentes. Sin embargo, este proyecto, llamado T16, analizó estrellas mucho más tenues, hasta 16 magnitudes más débiles, que normalmente se descartan por la dificultad de detectar sus señales.
"Este trabajo demuestra que las búsquedas a gran escala asistidas por aprendizaje automático pueden ampliar significativamente el censo de planetas en tránsito, especialmente alrededor de estrellas débiles."—Investigadores del estudio T16
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¿Qué significa este descubrimiento para la búsqueda de vida extraterrestre?
Aunque la mayoría de los candidatos tienen órbitas muy cercanas a sus estrellas, lo que probablemente impide condiciones habitables, este avance tecnológico abre la puerta a descubrir planetas más diversos y distantes en el futuro, mejorando nuestra comprensión del cosmos y la posibilidad de encontrar vida fuera de la Tierra.
