{"id":98260,"date":"2026-05-04T21:03:00","date_gmt":"2026-05-05T02:03:00","guid":{"rendered":"https:\/\/einsteresante.com\/?p=98260"},"modified":"2026-05-04T21:03:02","modified_gmt":"2026-05-05T02:03:02","slug":"cientificos-podrian-haber-detectado-10-000-exoplanetas-lo-que-podria-triplicar-el-numero-de-mundos-conocidos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2026\/05\/04\/cientificos-podrian-haber-detectado-10-000-exoplanetas-lo-que-podria-triplicar-el-numero-de-mundos-conocidos\/","title":{"rendered":"Cient\u00edficos podr\u00edan haber detectado 10.000 exoplanetas, lo que podr\u00eda triplicar el n\u00famero de mundos conocidos"},"content":{"rendered":"\n

Los cient\u00edficos podr\u00edan haber detectado m\u00e1s de 10.000 exoplanetas<\/a> nunca antes vistos en un solo estudio, lo que potencialmente triplicar\u00eda el n\u00famero de mundos extraterrestres conocidos de una sola vez. Este hallazgo r\u00e9cord fue posible gracias a un nuevo algoritmo que ayud\u00f3 a los investigadores a analizar m\u00e1s de 80 millones de estrellas, revelando pistas sutiles que de otro modo ser\u00edan “imposibles” de detectar.<\/p>\n\n\n\n

Desde que se descubri\u00f3<\/a>\u00a0el primer planeta alien\u00edgena en 1995, el n\u00famero de exoplanetas descubiertos ha aumentado gradualmente gracias a las nuevas tecnolog\u00edas, como el\u00a0Telescopio Espacial James Webb<\/a>, que est\u00e1n mejor equipadas para detectar estos\u00a0extra\u00f1os mundos extraterrestres<\/a>. En septiembre de 2025, los astr\u00f3nomos revelaron que el n\u00famero de exoplanetas confirmados\u00a0hab\u00eda superado los 6000<\/a>, y desde entonces se han a\u00f1adido casi 300 a la lista, seg\u00fan la\u00a0NASA<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

En un nuevo estudio publicado el 20 de abril en el servidor de preimpresiones\u00a0arXiv<\/a>, los investigadores informan haber descubierto la asombrosa cantidad de 11.554 candidatos a exoplanetas. Si todos se confirman, el n\u00famero total de exoplanetas ascender\u00eda a casi 18.000, casi el triple del total actual. El estudio a\u00fan no ha sido revisado por pares.<\/p>\n\n\n\n

Mediante un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico, el equipo analiz\u00f3 las curvas de luz de exactamente 83.717.159 estrellas capturadas por el Sat\u00e9lite de Sondeo de Exoplanetas en Tr\u00e1nsito (TESS) de\u00a0la NASA<\/a>, un telescopio espacial del tama\u00f1o de un autom\u00f3vil que ha estado orbitando la Tierra desde 2018. Al buscar sutiles disminuciones en el brillo de las estrellas, los astr\u00f3nomos pueden determinar cu\u00e1ndo es probable que un planeta haya pasado por delante de su estrella anfitriona, es decir, haya transitado por ella.<\/p>\n\n\n\n

Esto revel\u00f3 m\u00e1s de 11.000 candidatos a exoplanetas, de los cuales 10.052 nunca se hab\u00edan observado antes. Otros cient\u00edficos ya hab\u00edan identificado el resto, pero a\u00fan no se han confirmado como exoplanetas. Alrededor del 87% de los candidatos fueron detectados transitando dos o m\u00e1s veces, lo que permiti\u00f3 a los investigadores calcular los per\u00edodos orbitales de los planetas, que oscilan entre 0,5 y 27 d\u00edas, seg\u00fan\u00a0StellarCatalog.com<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Pero los investigadores no se detuvieron ah\u00ed. Para comprobar la validez de su modelo, intentaron confirmar ellos mismos a uno de los nuevos candidatos.<\/p>\n\n\n\n

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TESS est\u00e1 dise\u00f1ado para buscar objetos que transitan frente a estrellas distantes. Esta imagen de campo amplio fue una de las primeras que captur\u00f3, poco despu\u00e9s de su lanzamiento en 2018. Cr\u00e9dito de la imagen: NASA\/MIT\/TESS.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Utilizando uno de los telescopios Magellan de 6,5 metros de di\u00e1metro en el desierto de Atacama, en Chile, el equipo identific\u00f3 un exoplaneta tipo “J\u00fapiter caliente”, denominado\u00a0TIC 183374187 b<\/a>, que orbita una estrella a unos 3.950 a\u00f1os luz de la Tierra, justo donde predijo el algoritmo.<\/p>\n\n\n\n

La confirmaci\u00f3n de TIC 183374187 b sugiere que al menos algunos de los otros candidatos a exoplanetas tambi\u00e9n terminar\u00e1n confirm\u00e1ndose. Sin embargo, primero estos planetas deben ser verificados por estudios independientes y analizados con mayor detalle, lo cual puede llevar meses o incluso a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

Encontrar planetas “imposibles”<\/h2>\n\n\n\n

TESS fue dise\u00f1ado espec\u00edficamente para detectar objetos en tr\u00e1nsito, y ya ha descubierto 882 exoplanetas confirmados \u2014aproximadamente el 14% del total actual\u2014, por lo que puede parecer extra\u00f1o que nadie haya visto la mayor\u00eda de los nuevos candidatos hasta ahora. Sin embargo, hay una buena raz\u00f3n para ello.<\/p>\n\n\n\n

La mayor\u00eda de los investigadores priorizan el an\u00e1lisis de las curvas de luz de las estrellas m\u00e1s brillantes del conjunto de datos del TESS, ya que los tr\u00e1nsitos estelares son mucho m\u00e1s perceptibles y f\u00e1ciles de confirmar. Sin embargo, existen muchas otras estrellas d\u00e9biles que terminan siendo captadas en las fotograf\u00edas de campo amplio del telescopio.<\/p>\n\n\n\n

En el nuevo estudio, los investigadores analizaron todas las estrellas \u2014hasta 16 magnitudes m\u00e1s tenues que el umbral normal para un estudio de tr\u00e1nsito\u2014 de la primera imagen de campo amplio de TESS. Los investigadores denominan a esta idea el\u00a0proyecto T16<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

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El algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico utilizado en el nuevo estudio busc\u00f3 fluctuaciones sutiles en las curvas de luz de estrellas d\u00e9biles, que pueden ser causadas por planetas que “transitan” soles alien\u00edgenas. Cr\u00e9dito de la imagen: NASA\/JPL.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La extrema tenue intensidad de estas curvas de luz dificulta enormemente la detecci\u00f3n de posibles tr\u00e1nsitos, raz\u00f3n por la cual suelen pasar desapercibidos. Para superar este obst\u00e1culo, el equipo cre\u00f3 un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico que aprendi\u00f3 a distinguir indicios sutiles de que un tr\u00e1nsito podr\u00eda haber ocurrido. El aprendizaje autom\u00e1tico es un subconjunto de\u00a0la inteligencia artificial<\/a>\u00a0en el que las computadoras aprenden de los datos para realizar predicciones, en lugar de ser programadas expl\u00edcitamente. Seg\u00fan inform\u00f3 Universe Today<\/a>, un programa inform\u00e1tico tambi\u00e9n permiti\u00f3 al equipo analizar el enorme conjunto de datos, que ser\u00eda “imposible” que los humanos lo revisaran por s\u00ed solos.<\/p>\n\n\n\n

“Este trabajo demuestra que las b\u00fasquedas de tr\u00e1nsito a gran escala, asistidas por aprendizaje autom\u00e1tico, pueden ampliar significativamente el censo de candidatos a planetas en tr\u00e1nsito, particularmente alrededor de estrellas d\u00e9biles”, escribieron los investigadores en el art\u00edculo.<\/p>\n\n\n\n

Lamentablemente, los breves per\u00edodos orbitales de los exoplanetas candidatos sugieren que probablemente se encuentran\u00a0demasiado cerca de sus estrellas de origen como para albergar vida tal como la conocemos<\/a>. Esto se debe a que los planetas m\u00e1s distantes orbitan sus estrellas con menos frecuencia y es menos probable que se alineen con un observador para un tr\u00e1nsito.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Live Science<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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