Treinta años después del descubrimiento del primer exoplaneta alrededor de una estrella similar al Sol (51 Pegasi b, en 1995) y con un catálogo confirmado que supera los 6.200 mundos, los astrónomos acaban de dar un salto difícil de imaginar: en apenas dos artículos publicados con días de diferencia en abril y mayo de 2026, el uso intensivo de aprendizaje automático sobre datos del satélite TESS de la NASA ha duplicado, prácticamente de la noche a la mañana, el número de candidatos a exoplaneta conocidos.

Más de 10.000 candidatos en el primer año de TESS

El estudio principal, liderado por Joshua Roth (Universidad de Princeton) y publicado el 28 de abril de 2026 en The Astrophysical Journal bajo el título “The T16 Planet Hunt: 10,000 New Planet Candidates from TESS Cycle 1 and the Confirmation of a Hot Jupiter Around TIC 183374187”, se centra exclusivamente en los datos del primer año de operación de TESS (Cycle 1, 2018-2019).

El equipo desarrolló un pipeline semiautomático que combina detección clásica de tránsitos con un clasificador de aprendizaje automático entrenado para distinguir tres tipos de señales:

  • Tránsitos planetarios reales (la firma característica de un exoplaneta cruzando por delante de su estrella).
  • Ruido instrumental o sistemáticos.
  • Falsos positivos astrofísicos (típicamente estrellas binarias eclipsantes que imitan la señal de un planeta).

La clave del estudio no es solo el algoritmo, sino el alcance: en lugar de limitarse a las estrellas brillantes que normalmente publica el equipo de TESS, el pipeline procesó más de 83 millones de curvas de luz, incluyendo estrellas hasta 16 veces más débiles de lo habitual. El resultado: 11.554 candidatos, de los cuales 10.091 son completamente nuevos.

El primero confirmado: TIC 183374187 b

Tener un candidato no equivale a tener un planeta. Para confirmar uno, hace falta una segunda técnica independiente, normalmente velocidades radiales que midan el bamboleo gravitatorio que el planeta induce en su estrella.

El equipo eligió un caso concreto, TIC 183374187 b, y lo siguió desde el telescopio Magellan del Observatorio Las Campanas en Chile. La confirmación reveló un júpiter caliente: un planeta gigante gaseoso del tamaño y masa de Júpiter pero en una órbita extremadamente cercana a su estrella, lo que lo deja a temperaturas abrasadoras.

Es solo el primero. Los 10.090 candidatos restantes esperan turno para ser validados, y muchos no pasarán el filtro: la experiencia con misiones anteriores como Kepler sugiere que entre el 50% y el 90% de los candidatos terminan confirmándose, dependiendo del tipo de estrella.

RAVEN: 118 exoplanetas confirmados de golpe

Apenas cinco días después, el 3 de mayo de 2026, un equipo de la Universidad de Warwick (Reino Unido) liderado por Marina Lafarga Magro publicó en Monthly Notices of the Royal Astronomical Society un trabajo independiente con un sistema de IA llamado RAVEN, entrenado sobre cientos de miles de tránsitos planetarios y eventos astrofísicos simulados de forma realista.

El pipeline de RAVEN integra en una sola tubería las tres fases que tradicionalmente se hacen por separado:

  1. Detección de la señal en la curva de luz.
  2. Vetting mediante aprendizaje automático para descartar falsos positivos.
  3. Validación estadística que asigna una probabilidad de que el candidato sea un planeta real.

Aplicado a 2,2 millones de estrellas observadas por TESS, RAVEN ha validado 118 nuevos exoplanetas y ha identificado más de 2.000 candidatos vetados, de los cuales aproximadamente 1.000 son nuevos.

Entre los mundos confirmados destacan algunos especialmente extremos:

  • Planetas de período ultracorto: completan una órbita en menos de 24 horas.
  • Habitantes del “desierto neptuniano”: una región del espacio de parámetros en la que apenas se conocen planetas (alrededor del 0,08 % de las estrellas tipo Sol), porque los gigantes de tipo Neptuno tan cerca de su estrella tenderían a perder su atmósfera.
  • Sistemas multiplanetarios con órbitas muy compactas.

Como subproducto del análisis, el equipo ha estimado que entre el 9 % y el 10 % de las estrellas tipo Sol albergan al menos un planeta cercano, una cifra con una incertidumbre diez veces menor que las medidas anteriores.

¿Por qué ahora?

TESS lleva en órbita desde abril de 2018 y, a diferencia de Kepler (que observaba un único parche fijo del cielo), barre prácticamente todo el firmamento en sectores de 27 días. La consecuencia es un volumen de datos abrumador: cientos de millones de curvas de luz, cada una con miles de medidas de brillo a lo largo del tiempo.

Las técnicas clásicas de búsqueda de tránsitos requerían inspección humana caso por caso para descartar falsos positivos. Con tantas estrellas, eso se ha vuelto inviable. El cambio de paradigma es claro: estos dos estudios (más el modelo ExoMiner++ de la NASA, que a principios de 2026 había marcado más de 7.000 candidatos) muestran que el cuello de botella ya no es la cantidad de datos, sino la capacidad de filtrarlos automáticamente sin perder los planetas reales.

Hacia una demografía planetaria

Lo más interesante del salto no es el número, sino el cambio de escala. Hasta hace muy poco, la búsqueda de exoplanetas funcionaba caso a caso: se descubría un sistema, se estudiaba en detalle, se publicaba. Con muestras de decenas de miles de candidatos, empieza a ser posible hacer demografía planetaria: estudiar, con significancia estadística, qué tipos de planetas existen, en qué tipos de estrella, con qué frecuencia y a qué distancias.

Roth ya ha anunciado que el siguiente paso es aplicar el mismo pipeline al segundo año de datos de TESS. Si el ratio se mantiene, podríamos estar hablando de decenas de miles de candidatos adicionales antes de que termine 2027. Y todo esto antes incluso de que entren en juego los datos de futuras misiones como PLATO de la ESA, prevista para 2026, o el Telescopio Roman de la NASA.

El desafío en los próximos años no será encontrar más candidatos, sino tener suficiente tiempo de telescopio en tierra para confirmarlos. Caracterizar atmósferas con el James Webb, medir masas con espectrógrafos como ESPRESSO o HARPS, separar lo común de lo verdaderamente raro: ese es el cuello de botella que viene.

Referencias