Claude Code pode ter sido usado para descobrir novo planeta; NASA analisa

Um desenvolvedor usou inteligência artificial para identificar um possível exoplaneta em dados públicos da NASA.

O candidato teria cerca de 1,4 vez o tamanho da Terra e estaria a 116 anos-luz de distância, com uma órbita de apenas 3,18 dias ao redor de sua estrela.

A agência espacial norte-americana programou novas observações para novembro, que podem ajudar a confirmar a descoberta.

O projeto foi conduzido por Pavel Rabtsevich , desenvolvedor e entusiasta de astronomia, a partir de registros do telescópio espacial TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite), responsável por buscar planetas fora do Sistema Solar.

No fim de 2025, ele identificou quedas recorrentes de aproximadamente 0,05% no brilho da estrela TIC 4206066, com duração de cerca de duas horas e intervalos próximos de três dias.

Para verificar a hipótese, Rabtsevich também analisou dados de 2018 e 2020.

Ao cruzar os registros, identificou 22 eventos de escurecimento compatíveis com a passagem de um planeta diante da estrela, fenômeno conhecido como trânsito planetário.

A regularidade dos sinais reforçou a suspeita, mas ainda era necessário descartar possíveis interferências e falhas nos instrumentos.

A investigação também aponta a possível existência de um segundo planeta no sistema , identificado como Candidate B e representado em uma órbita mais distante da estrela TIC 4206066.

No entanto, o foco das análises está no Candidate A, que teria cerca de 1,4 vez o tamanho da Terra e completaria uma órbita a cada 3,18 dias.

É esse objeto que provoca as quedas de 0,05% no brilho da estrela e cujo sinal foi analisado com os scripts desenvolvidos com auxílio do Claude Code.

Como a IA ajudou na investigação? A análise levou cerca de duas semanas e envolveu mais de mil scripts e 74 procedimentos de verificação, segundo o desenvolvedor.

O Claude Code, ferramenta de programação da Anthropic, foi usado para processar os dados do TESS, criar códigos de análise e ajustar modelos matemáticos capazes de prever os trânsitos.

Rabtsevich também recorreu ao OpenAI Codex e à ferramenta Jev para revisar etapas do trabalho.