Una revolución en la simulación de sistemas planetarios
Desde hace más de veinte años, los investigadores de la Universidad de Berna perfeccionan el llamado Bern Model of Planet Formation and Evolution, un complejo conjunto de programas que simulan la formación y evolución de sistemas planetarios. Estas simulaciones, aunque precisas, requieren semanas de cálculo en superordenadores.
El nuevo modelo de inteligencia artificial (IA), desarrollado por el profesor Yann Alibert, la investigadora Sara Marques y la doctora Jeanne Davoult, cambia radicalmente este panorama: es capaz de generar resultados en cuestión de segundos, reduciendo el tiempo de cómputo hasta un millón de veces. El trabajo se presentó en conferencias internacionales en Zúrich y Helsinki y ha recibido el reconocimiento de la comunidad científica.
Inspiración en los modelos de lenguaje
La clave del avance radica en el uso de la arquitectura transformer, la misma que da vida a los Large Language Models (LLM). Los científicos vieron una analogía entre secuencias de planetas en un sistema estelar y secuencias de palabras en una frase. Igual que los LLM predicen la palabra que sigue en un texto, el modelo suizo predice la posición y características de los planetas que aún no se han observado.
«El nuevo modelo puede utilizarse para predecir la existencia y las propiedades de planetas adicionales en sistemas exoplanetarios ya conocidos», explicó Sara Marques. Por su parte, Alibert señaló: «Si conocemos un solo planeta en un sistema, nuestro modelo puede predecir el resto para sistemas con tres planetas».
Precisión sorprendente
Los resultados fueron tan exactos que los propios investigadores dudaron al principio. Tras múltiples pruebas y validaciones independientes, se confirmó que los sistemas generados eran prácticamente indistinguibles de las simulaciones tradicionales. «Al final, todos llegaron a la misma conclusión: los sistemas generados por la IA son prácticamente idénticos a los calculados con métodos numéricos», afirmó Marques.
Este avance se suma a estudios previos en los que se predecía la probabilidad de que un sistema albergara un planeta similar a la Tierra. Ahora, el modelo va más allá: no solo estima probabilidades, sino que reconstruye la arquitectura completa de un sistema planetario.
Un aliado para las misiones espaciales
La llegada de nuevas misiones, como PLATO de la Agencia Espacial Europea (prevista para 2026), multiplicará los descubrimientos de sistemas planetarios. Normalmente, el primer planeta en detectarse es el más cercano a la estrella, pero otros (incluidos posibles «gemelos de la Tierra») pueden permanecer ocultos. «Nuestro modelo puede ayudar a priorizar observaciones y aumentar las probabilidades de encontrar planetas habitables», señaló Davoult.
El equipo planea ampliar el modelo para que también prediga características como la composición química y la potencial habitabilidad de los planetas. «Estoy convencido de que la inteligencia artificial tendrá un papel cada vez más importante en los descubrimientos científicos del futuro», concluyó Alibert.
Tradición científica en Berna
Este avance se inscribe en una larga tradición de la Universidad de Berna en la exploración espacial. Desde que en 1969 el experimento suizo del viento solar fue uno de los primeros en desplegarse sobre la Luna, la institución ha estado presente en múltiples misiones internacionales, consolidando su papel como referente en el estudio de los exoplanetas.
