Milhares de exoplanetas ainda podem ser descobertos pela humanidade, mas alguns deles são extremamente complicados de serem encontrados. Para isso, pesquisadores sugeriram combinar máquinas e a ciência cidadã para trabalharem juntas.
À medida que os dados acerca da observação do espaço cresce, fica cada vez mais difícil deles serem analisados por equipes pequenas de pesquisadores. Para isso geralmente se recorre a complexos algoritmos e aprendizado de máquina, no entanto eles não podem substituir a habilidade humana de facilmente reconhecer padrões.
Mas combinar as habilidade da máquina e do cérebro humano para suprir os defeitos de cada um, pode ser a chave para esse problema.
A ciência cidadã é uma ciência que usa a participação de milhares de cidadãos para gerar e analisar grandes quantidades de dados e outras coisas. Os cientistas combinaram ela a dados do Transiting Exoplanet Survey Satellite ( TESS ) da NASA.
Um algoritmo de aprendizado de máquina foi utilizado a fim de usar as informações dos cientistas cidadãos para identificar exoplanetas a partir dos dados do satélite.
O algoritmo usado é conhecido como rede neural convolucional. Ele usa imagens e informações identificadas corretamente pelos humanos, dados de treinamento, e aprende como fazer o mesmo com recursos importantes em dados que ele nunca viu antes.
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