Luís Simões, fundador da ML Analytics, conseguiu a primeira posição no Ariel Machine Learning Data Challenge, um concurso sobre o desenvolvimento de técnicas de Inteligência Artificial e Machine Learning de alta precisão para a caracterização de planetas em órbita de outras estrelas, tais como os que serão estudados pela missão Ariel que a Agência Espacial Europeia (ESA) pretende lançar em 2029.

A solução vencedora estima as dimensões de planetas quando estes transitam em frente das suas estrelas, explica-se num comunicado enviado às redações. Estas estimativas alcançaram um erro médio de 0.00007, consideravelmente inferior ao das restantes equipas, o que coloca o método já bem próximo dos objetivos de precisão da missão Ariel.

O investigador português, que trabalha na aplicação da IA a problemas do espaço desde 2008, não podia estar mais satisfeito com esta conquista. “É um orgulho para mim e para a ML Analytics, empresa que fundei, trazer este prémio para Portugal”, sublinha, citado no comunicado.

Trata-se do culminar de muitos anos de investigação a acompanhar e a contribuir para a evolução da Inteligência Artificial. Espero que este pequeno passo para a ciência conduza, através da missão Ariel, a uma grande expansão do conhecimento humano sobre o Universo”, acrescenta Luís Simões.

A missão da Agência Espacial Europeia irá estudar a atmosfera e química de 1.000 exoplanetas e torna-se especialmente complexa dada a necessidade de observar planetas em passagem sobre a sua estrela, que por vezes se encontram à distância de centenas anos-luz.

A esta distância, uma das principais questões que se coloca é a distinção entre planeta, estrela e instrumento. Foi precisamente por isto que foi lançado o desafio à comunidade de Machine Learning, no sentido de desenvolver uma solução que pudesse contribuir para o sucesso da missão.

Pedro Machado, representante para Portugal da missão Ariel, explica num vídeo as componentes do futuro lançamento da ESA.

O Ariel Machine Learning Data Challenge teve como principal objetivo desenvolver a capacidade de eliminar o ruído introduzido no sinal do satélite Ariel pela presença de manchas solares, assim como o ruído oriundo dos instrumentos.

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