Para astronom di University of Warwick telah menggunakan sistem AI baru bernama RAVEN untuk mengonfirmasi lebih dari 100 eksoplanet dari data Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) milik NASA. Penemuan tersebut mencakup 31 dunia yang baru diidentifikasi, banyak di antaranya mengorbit dekat dengan bintang induknya, beserta ribuan kandidat lainnya. Temuan ini mengungkapkan jenis planet langka dan pengukuran akurat mengenai tingkat kejadian planet di sekitar bintang mirip Matahari.
Para peneliti menerapkan alur kerja RAVEN pada observasi lebih dari 2,2 juta bintang dari empat tahun pertama TESS, dengan fokus pada planet yang memiliki orbit kurang dari 16 hari. Sistem ini memvalidasi 118 planet baru dan lebih dari 2.000 kandidat berkualitas tinggi, di mana hampir 1.000 di antaranya sebelumnya tidak diketahui. Di antara dunia yang telah dikonfirmasi tersebut terdapat planet dengan periode ultra-singkat yang mengorbit dalam waktu kurang dari 24 jam serta planet-planet di 'gurun Neptunus', sebuah wilayah di mana planet semacam itu jarang ditemukan menurut teori. Studi tersebut juga mengidentifikasi sistem multi-planet yang padat dengan pasangan yang sebelumnya tidak terdeteksi di sekitar bintang yang sama. Hasil penelitian ini dimuat dalam Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (MNRAS), volume 548 edisi 3 dan volume 546 edisi 2, keduanya diterbitkan pada tahun 2026. RAVEN meningkatkan deteksi dengan melatih model pembelajaran mesin pada data simulasi untuk membedakan transit planet yang sebenarnya dari sinyal palsu seperti bintang biner gerhana. Sistem ini menangani seluruh proses mulai dari deteksi sinyal hingga validasi statistik, mengurangi bias dan memungkinkan studi populasi yang dapat diandalkan. Dr. Marina Lafarga Magro, peneliti pascadoktoral di Warwick dan penulis utama makalah penemuan tersebut, mengatakan: 'Dengan menggunakan alur kerja RAVEN yang baru kami kembangkan, kami dapat memvalidasi 118 planet baru dan lebih dari 2.000 kandidat planet berkualitas tinggi, hampir 1.000 di antaranya benar-benar baru.' Dr. Andreas Hadjigeorghiou, yang memimpin pengembangan RAVEN, menjelaskan: 'Tantangannya terletak pada mengidentifikasi apakah peredupan tersebut memang disebabkan oleh planet yang mengorbit bintang atau oleh hal lain, seperti bintang biner gerhana, yang merupakan pertanyaan yang coba dijawab oleh RAVEN.' Analisis tersebut menunjukkan bahwa 9-10% bintang mirip Matahari menampung planet jarak dekat, yang selaras dengan misi Kepler NASA namun dengan ketidakpastian yang berkurang hingga sepuluh kali lipat. Planet di gurun Neptunus muncul di sekitar hanya 0,08% dari bintang-bintang tersebut. Dr. Kaiming Cui, penulis utama studi demografi, mencatat: 'Untuk pertama kalinya, kami dapat memberikan angka pasti mengenai seberapa kosong 'gurun' ini.' Dr. David Armstrong, rekan penulis senior, menambahkan bahwa RAVEN menghasilkan kumpulan data yang cukup andal untuk memetakan prevalensi planet. Tim tersebut telah merilis katalog interaktif untuk penelitian lebih lanjut, yang membantu misi masa depan seperti PLATO milik ESA.