Pavel Rabtsevich não tem formação em astronomia nem telescópio. Ele é um gerente de produto de 28 anos em Tarragona, na Espanha. O que ele tinha era uma conexão de internet, algumas assinaturas de IA e acesso gratuito aos dados do TESS, o telescópio espacial da NASA que observa o céu em busca de planetas desde 2018. Em setembro, ele usou agentes de IA para programação para vasculhar esses dados e encontrou um sinal que pode ser um planeta que ninguém havia notado.

Como ele fez isso

O TESS encontra planetas medindo o brilho das estrelas. Quando um planeta passa na frente de sua estrela, o brilho dela diminui ligeiramente, e se essa queda se repete em um intervalo regular, pode se tratar de um planeta orbitando-a. Rabtsevich pegou os dados de um período de observação do TESS, que foi de novembro do ano passado até o início de janeiro e abrangeu, segundo sua contagem, mais de 126.000 estrelas.

Ele entregou os mesmos dados a três ferramentas de IA: o Claude Code, da Anthropic, o Codex, da OpenAI, e o Jev, da TypeSafe. Essas não são chatbots, e sim agentes: eles escrevem e executam seu próprio código, baixam dados e repetem a análise até que funcione. Rabtsevich pediu que eles procurassem quedas regulares de brilho, reduzissem a lista de candidatos e aprimorassem seus próprios métodos, e então comparou o que os diferentes modelos encontraram.

A divisão do trabalho foi clara. A IA escreveu e executou a análise. Rabtsevich decidiu quais verificações fazer, se um resultado era convincente e o que manter.

O que ele encontrou

O candidato mais forte está em torno da estrela TIC 4206066, uma anã do tipo K ligeiramente menor que o Sol, a cerca de 116 anos-luz de distância. A cada 3,18 dias o brilho da estrela diminui, o que é compatível com um planeta cerca de 1,4 vez o tamanho da Terra, com um ano durando pouco mais de três dias e temperatura de superfície estimada em cerca de 1.000°F (cerca de 540°C). Um segundo sinal, mais fraco, se repete a cada 11,13 dias e pode indicar um segundo planeta, mas o próprio Rabtsevich o classifica como mais incerto.

Em seguida, ele tentou provar que estava errado. Com o Claude Code, rodou 74 testes projetados para refutar a hipótese. Em um deles, o agente usou dois conjuntos de observações da estrela, incluindo dados de arquivo de 2018 e 2020, para prever quando ela deveria diminuir de brilho em um terceiro conjunto. As previsões se confirmaram nos três casos.

Um teste escrito antes de a resposta existir

O passo seguinte foi o mais cuidadoso do ponto de vista científico. Em 6 de outubro, Rabtsevich publicou um protocolo no Zenodo, o arquivo de pesquisa aberto, detalhando exatamente o que deveria acontecer quando o TESS voltasse a observar a estrela, no período de observação 110, de 31 de outubro a 26 de novembro, medindo seu brilho a cada dois minutos. O documento apresenta nove quedas de brilho previstas para o sinal principal e três para o segundo, cada uma com margem de cerca de quatro minutos.

Como as previsões foram fixadas antes de os novos dados existirem, ninguém pode ajustar a resposta depois. O protocolo também estabelece de antemão quatro resultados possíveis: sinal confirmado, inconsistente, descartado, ou dados insuficientes. Rabtsevich é cauteloso quanto ao que um sucesso significaria: mesmo que a estrela diminua de brilho no horário previsto, isso sozinho não provaria que se trata de um planeta. Segundo a Gizmodo, seu pedido ao MIT, que administra as operações do TESS, para medir a estrela nesse ritmo de dois minutos, foi aprovado.

O que dizem os cientistas

Kevin Hardegree-Ullman, cientista pesquisador do Exoplanet Science Institute da NASA, disse à Gizmodo que encontrar um sinal é a parte mais fácil. A parte difícil é descartar alarmes falsos, como duas estrelas orbitando uma à outra, que podem produzir quedas de brilho semelhantes. Em sua opinião, as ferramentas de IA não necessariamente ajudam nessa etapa de confirmação.

Rabtsevich concorda que uma coincidência não prova a causa. Ele disse à Gizmodo que, se a estrela diminuir de brilho no horário previsto em novembro, "isso fica muito mais sério". Mais de 6.400 exoplanetas já foram catalogados até agora, e candidatos identificados pelo TESS já levaram à confirmação de mais de mil planetas, mas cada um deles exigiu astrônomos profissionais e observações adicionais.

O que isso significa se você usa IA para seus próprios dados

Escolha um agente, não um chat, para trabalho real com dados. Um chatbot pode explicar um método. Um agente como o Claude Code ou o Codex da OpenAI pode baixar milhares de arquivos, escrever a análise, executá-la, identificar o erro e corrigi-lo. Foi isso que permitiu que uma única pessoa processasse dados de 126.000 estrelas.

Verifique um modelo com outro. Rabtsevich entregou os mesmos dados a três ferramentas e comparou as respostas delas. Quando dois modelos independentes chegam ao mesmo resultado, é um sinal mais forte do que um único modelo estar confiante.

Peça à IA para provar que você está errado. Os 74 testes foram projetados para refutar a ideia, não para confirmá-la. A mesma abordagem funciona para uma previsão de negócios ou uma análise de mercado.

Registre sua previsão antes de olhar o resultado. Publicar as previsões com antecedência é o hábito mais valioso desta história, e funciona com qualquer IA: torna impossível ajustar discretamente a resposta para que ela se encaixe.

Vamos informar o que o TESS mostrar depois de 26 de novembro.