Las imágenes directas de exoplanetas son raras y carecen de detalles.Los futuros observatorios pueden cambiar eso, pero por ahora, las imágenes de exoplanetas no les dicen mucho a los investigadores.Muestran la existencia de planetas solo como trozos de luz.
Pero un nuevo estudio sugiere que solo unos pocos píxeles podrían ayudarnos a comprender las características de la superficie de los exoplanetas.
Los astrónomos pueden obtener imágenes de exoplanetas directamente, pero solo bajo ciertas circunstancias.Normalmente, la luz de la estrella elimina la luz mucho más débil de los exoplanetas que la orbitan.Las excepciones son los exoplanetas que son muy grandes, muy distantes de las estrellas o muy jóvenes.Los astrónomos pueden obtener imágenes de planetas jóvenes en infrarrojo debido a su alto rendimiento térmico, pero la luz de exoplanetas gigantes o exoplanetas alejados de las estrellas no elimina mucha luz.
La imagen bastante oscura del exoplaneta AB Aur b fue suficiente para que un equipo de investigadores expandiera nuestro reino.comprensión de la formación de planetas.Y dado que la mayoría de los exoplanetas se descubren examinando las curvas de luz transmitida, las imágenes reales de los exoplanetas son emocionantes.Si los autores del nuevo estudio tienen razón, incluso unos pocos píxeles en la superficie de un exoplaneta podrían mejorar nuestra comprensión.curva de luminanciatener.
El nuevo estudio”Mapeo global de la composición de la superficie de exoplanetas utilizando modelos dispersos”, y disponible en línea en el sitio de impresión del diccionario arxiv.org.El autor principal es Atsuki Kuwata, Departamento de Astronomía de la Universidad de Tokio.
Esta investigación se centra en un futuro en el que la imagen directa de exoplanetas se vuelve cada vez más una realidad.Inicialmente, estas imágenes directas solo pueden proporcionar unos pocos píxeles de la superficie del exoplaneta.La pregunta es, ¿cómo se aprende tanto como sea posible a partir de unos pocos píxeles escasos?Más de lo que inicialmente podrías pensar, según este estudio.
En su artículo, el equipo explica que “las series temporales de luz reflejada por los exoplanetas mediante futuras imágenes directas podrían proporcionar información espacial sobre las superficies planetarias”.usaron”modelado escaso” para extraer información de imágenes de exoplanetas directamente.El modelado disperso es una herramienta de aprendizaje automático que puede descubrir patrones predictivos en los datos, incluso cuando los datos son escasos o débiles.
Los investigadores han utilizado modelos dispersos para lo que llaman tierra de juguete.Han identificado características superficiales útiles para estudiar exoplanetas.”Al aplicar nuestra técnica a un modelo de juguete de una Tierra sin nubes, demostramos que nuestro método puede inferir distribuciones superficiales dispersas y continuas y espectros sin mezclar sin un conocimiento previo de las superficies planetarias”.
También aplicaron sus técnicas a datos del mundo real de DSCOVR/EPIC.DSCOVRSatélite de observación de la Tierra de la NOAAépicoUna cámara multicolor del satélite DSCOVR.EPIC es una poderosa herramienta que proporciona mediciones detalladas de ozono, aerosoles, reflectancia de nubes, altura de nubes, propiedades de la vegetación y estimaciones de radiación UV en la superficie de la Tierra.Los investigadores “descargaron” todos estos datos detallados sobre la superficie de la Tierra como si estuvieran mirando un exoplaneta distante.
Al aplicar su técnica de modelado disperso a los datos DSCOVR/EPIC, encontraron patrones identificados por el mar y la cubierta de nubes.También encontraron dos componentes identificados como tierra.“También encontramos dos componentes similares a la distribución de la tierra.Uno de los componentes captura el Sahara y el otro corresponde aproximadamente a la vegetación, pero el espectro aún está contaminado por nubes”.
Los científicos han estado tratando de extraer la mayor cantidad de información posible de los escasos datos de las imágenes de exoplanetas.Uno de los métodos se llama regularización de Tikhonov.La siguiente imagen compara el modelado disperso de Tim y la regularización de Tikhonov.“Llegamos a la conclusión de que el modelado disperso proporciona mejores inferencias para las distribuciones de superficie y los espectros sin mezclar que los métodos basados en la regularización de Tikhonov”, escriben los autores.
Este estudio es una mejora de algunos trabajos anteriores y los resultados son interesantes.Uno de los obstáculos en este tipo de trabajo es que los planetas giran.Para que los resultados sean válidos, los científicos deben tener en cuenta la rotación de los exoplanetas con extrema precisión.Pero las nubes no se detienen mientras hacemos retratos a decenas o cientos de años luz de distancia.La investigación tuvo que proporcionar adaptaciones para esto.“Además, asumimos estáticamente la distribución de la superficie de la parte final, pero también debemos considerar el movimiento dinámico de la superficie, especialmente en el caso de las nubes”, escribe el equipo en la conclusión.
Esta tarea adquirirá un nuevo significado ya que un próximo telescopio obtendrá imágenes directas de exoplanetas.Este es el ámbito de nuestro próximo y nuevo y poderoso telescopio terrestre.El telescopio más grande de Europa.(E-ELT) ytelescopio de magallanes gigante(GMT.) Este telescopio es muy potente y produce imágenes más nítidas que el telescopio espacial.La nitidez es necesaria para detectar y obtener imágenes de la luz solar directa de los exoplanetas.
Las imágenes directas de exoplanetas actualmente no contienen muchos detalles.Siguen siendo fascinantes y científicamente valiosos en algunos aspectos, pero no revelan detalles superficiales.
Los artistas son otro recurso para las imágenes de exoplanetas.Ilustradores experimentados comoMartin Kornmesser de la ESAUna representación basada en datos de un mundo distante despierta nuestra curiosidad y entusiasmo.Si Kornmesser y otros no hubieran difundido el entusiasmo por los exoplanetas a un público más amplio, habríamos estado en una posición diferente.
En 2015, el director del proyecto GMT, Patrick McCarthy, le dijo a la revista Forbes:Orióny el complejo de formación estelar de Tauro con relativa facilidad”.
Sin embargo, la imagen no será muy clara y no revelará todos los detalles de la superficie del planeta.Los científicos todavía tienen que usar el aprendizaje automático, el modelado, la simulación y otras herramientas para encontrar la mayor cantidad de detalles posible en estas imágenes.
Es por eso que investigaciones como esta son esenciales.Nos preparan para lo que viene después.