Investigador português vence competição mundial de Inteligência Artificial para estudo de exoplanetas

Luís Simões, fundador da ML Analytics, criou o melhor algoritmo para a missão Ariel, que a Agência Espacial Europeia lançará em 2029 e que visa caracterizar planetas em órbita de outras estrelas.

O investigador português Luís F. Simões venceu a “Ariel Machine Learning Data Challenge”, a competição mundial de Inteligência Artificial para estudo de exoplanetas.

O participante português, cofundador da ML Analytics (empresa de prestação de serviços de Inteligência Artificial à medida dos clientes), trouxe a medalha de ouro para Portugal, ao criar o melhor algoritmo para a missão Ariel, que a Agência Espacial Europeia (ESA) lançará em 2029.

A competição lançada pela Agência Espacial Europeia visa o desenvolvimento de técnicas de Inteligência Artificial / Machine Learning de alta precisão para a caracterização de planetas em órbita de outras estrelas, tais como os que serão estudados pela missão Ariel.

A solução vencedora estima as dimensões de planetas quando transitam em frente das suas estrelas. Estas estimativas alcançaram um erro médio de 0.00007, consideravelmente inferior ao das restantes equipas, o que coloca o método já bem próximo dos objetivos de precisão da missão Ariel.

O investigador nacional, que trabalha na aplicação da Inteligência Artificial a problemas do espaço desde 2008, refere que esta distinção representa o “culminar de muitos anos de investigação a acompanhar e a contribuir para a evolução da Inteligência Artificial. Espero que este pequeno passo para a Ciência conduza, através da missão Ariel, a uma grande expansão do conhecimento humano sobre o Universo”.

A missão Ariel irá estudar a atmosfera e química de mil exoplanetas e torna-se especialmente complexa dada a necessidade de observar planetas em passagem sobre a sua estrela que, por vezes, se encontram à distância de centenas anos-luz. A esta distância, uma das principais questões que se coloca é a distinção entre planeta, estrela e instrumento. Foi precisamente por isto que foi lançado o desafio à comunidade de Machine Learning, no sentido de desenvolver uma solução que pudesse contribuir para o sucesso da missão.

A competição teve, assim, como principal objetivo desenvolver a capacidade de eliminar o ruído introduzido no sinal do satélite Ariel pela presença de manchas solares, assim como o ruído oriundo dos instrumentos.

Fonte : Forbes