Título: «Una red neuronal para la detección de exoplanetas en series temporales de velocidad radial»
Directores: Rodrigo F. Diaz (CONICET, ICAS-UNSAM) y Enrique Carlos Segura (DC-UBA)
Jurados: Julio C. Jacobo Berlles (DC-UBA) y Francisco Grings (CONICET, IAFE)

Resumen:
El estudio de planetas extrasolares es un campo de investigación relativamente nuevo. Hace apenas 25 años se confirmaba el descubrimiento del primer exoplaneta en torno a una estrella de tipo solar y, gracias a las mejoras en instrumentos y técnicas, este número de cuerpos celestes fue creciendo rápidamente utilizando, principalmente, los métodos de velocidad radial y tránsito.

Misiones como GAIA y TESS; junto a otros proyectos, como el relevo VVV o el LSST; están aportando una cantidad cada vez más grande de información astronómica y la comunidad está mirando hacia la ciencia de datos y a las diferentes técnicas de inteligencia artificial como un apoyo importante ante esta avalancha de información.

El método de velocidad radial busca detectar la presencia planetaria mediante caracterizaciones de los movimientos de su estrella central; los diferentes ruidos provocados por la variabilidad intrínseca de la estrella; sumados al error instrumental y variabilidad temporal en la toma de datos, pueden dificultar la interpretación de los mismos e incluso generar falsas detecciones.

En este trabajo se propone una red neuronal que reemplaza un cálculo crucial de este método, se generan señales estelares sintéticas de estrellas de tipo solar y se comparan las aplicaciones de ambas implementaciones.
La red alcanza un 28% menos de falsos positivos en la detección de planetas y presenta una mejora sustancial en el tiempo de ejecución de cinco órdenes de magnitud, haciéndola ideal para su aplicación en grandes volúmenes de datos.