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Un’illustrazione della NASA che mostra varie tipologie di esopianeti. Gli astronomi hanno scoperto finora oltre 6.000 esopianeti, ma un nuovo studio potrebbe quasi triplicare questo totale in un colpo solo. (Crediti immagine: Goddard Space Flight Center della NASA)Condividi questo articolo 0Unisciti alla conversazioneSeguiciAggiungici come fonte preferita su GoogleIscriviti alla nostra newsletter
Gli scienziati potrebbero aver rilevato oltre 10.000 esopianeti mai visti prima in un’unica indagine, triplicando potenzialmente il numero di mondi alieni conosciuti in un colpo solo. Questo risultato da record è stato possibile grazie a un nuovo algoritmo che ha aiutato i ricercatori ad analizzare oltre 80 milioni di stelle, rivelando indizi sottili che altrimenti ci sarebbero “impossibili” da vedere.
Dal momento in cui il primo pianeta alieno è stato avvistato nel 1995, il numero di scoperte di esopianeti è aumentato lentamente in linea con le nuove tecnologie, come il James Webb Space Telescope, che sono meglio equipaggiate per individuare questi strani mondi alieni. Nel settembre 2025, gli astronomi hanno rivelato che il numero di esopianeti confermati aveva superato i 6.000, e quasi 300 sono stati aggiunti alla lista da allora, secondo la NASA.
Utilizzando un algoritmo di machine learning, il team ha analizzato le curve di luce di precisamente 83.717.159 stelle catturate dal Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) della NASA, un telescopio spaziale delle dimensioni di un’auto che orbita attorno alla Terra dal 2018. Osservando sottili cali nella luminosità delle stelle, gli astronomi possono capire quando un pianeta è probabilmente passato davanti, o ha transitato, la sua stella madre.
Questo ha rivelato oltre 11.000 candidati esopianeti, di cui 10.052 non erano mai stati visti prima. (Gli altri erano stati precedentemente identificati da altri scienziati, ma non sono ancora confermati come esopianeti.) Circa l’87% dei candidati è stato osservato transitare due o più volte, consentendo ai ricercatori di calcolare i periodi orbitali dei pianeti, che vanno da 0,5 a 27 giorni, secondo StellarCatalog.com.
TESS è stato progettato per cercare oggetti in transito davanti a stelle lontane. Questa immagine panoramica è stata una delle prime catturate poco dopo il suo lancio nel 2018.
(Crediti immagine: NASA/MIT/TESS)
Ma i ricercatori non si sono fermati qui. Per testare la validità del loro modello, hanno tentato di confermare uno dei nuovi candidati.
Utilizzando uno dei telescopi Magellan da 21 piedi (6,5 metri) nel deserto di Atacama in Cile, il team ha identificato un esopianeta “hot Jupiter”, soprannominato TIC 183374187 b, che orbita attorno a una stella a circa 3.950 anni luce dalla Terra, proprio dove l’algoritmo aveva previsto.
La conferma di TIC 183374187 b suggerisce che almeno alcuni degli altri candidati esopianeti finiranno per essere confermati. Tuttavia, prima questi pianeti devono essere verificati da indagini indipendenti e studiati in modo più dettagliato, il che può richiedere mesi o anni per essere fatto correttamente.
Trovare pianeti “impossibili”
TESS è stato specificamente progettato per rilevare oggetti in transito e ha già scoperto 882 esopianeti confermati, circa il 14% del totale attuale. Quindi, potrebbe sembrare strano che la maggior parte dei nuovi candidati non sia stata vista fino ad ora. Tuttavia, c’è una buona ragione.
La maggior parte dei ricercatori dà priorità all’analisi delle curve di luce delle stelle più luminose nel set di dati TESS, poiché gli eventi di transito per queste stelle sono molto più evidenti e facili da confermare. Ma ci sono molte più stelle deboli che finiscono per essere catturate nelle foto panoramiche del telescopio.
Nel nuovo studio, i ricercatori hanno esaminato ogni stella, fino a 16 magnitudini più debole della normale soglia per uno studio di transito, dalla prima immagine panoramica di TESS. I ricercatori chiamano questa idea il progetto T16.
L’algoritmo di machine learning utilizzato nel nuovo studio ha cercato sottili fluttuazioni nelle curve di luce di stelle deboli, che possono essere causate da pianeti che “transitano” soli alieni.
(Crediti immagine: NASA/JPL)
L’estrema debolezza di queste curve di luce rende straordinariamente difficile individuare potenziali eventi di transito, motivo per cui vengono normalmente trascurati. Per superare questo ostacolo, il team ha creato un algoritmo di machine learning che ha imparato a distinguere indizi sottili che un transito potrebbe essersi verificato. (Il machine learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale in cui i computer imparano dai dati per fare previsioni, anziché essere esplicitamente programmati.)
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Un programma per computer ha inoltre permesso al team di analizzare l’enorme set di dati, che sarebbe “impossibile” da analizzare manualmente per gli esseri umani, secondo quanto riportato da Universe Today.
“Questo lavoro dimostra che le ricerche su larga scala di transiti assistite dal machine learning possono espandere significativamente il censimento dei candidati esopianeti in transito, in particolare attorno a stelle deboli”, hanno scritto i ricercatori nell’articolo.
Sfortunatamente, i brevi periodi orbitali dei candidati esopianeti suggeriscono che sono probabilmente troppo vicini alle loro stelle madri per supportare la vita come la conosciamo. (Questo perché i pianeti più distanti orbitano più lentamente attorno alle loro stelle e hanno meno probabilità di allinearsi con un osservatore per un transito.)
Sourse: www.livescience.com