Un sistema de inteligencia artificial IA que analiza los datos del telescopio espacial Gaia ha identificado más de 2.000 grandes protostars, estrellas jóvenes que todavía se están formando y podrían contener pistas sobre el origen de las estrellas en nuestra Vía Láctea.
Los científicos habían catalogado previamente solo 100 de estas estrellas e investigarlas ha generado gran parte del conocimiento que sustenta los estudios de formación de estrellas.
El proyecto fue dirigido por Miguel Vioque, un investigador de doctorado en la Universidad de Leeds, y los hallazgos - Nuevo catálogo de Herbig AE / BE y estrellas clásicas de Be: un enfoque de aprendizaje automático para Gaia DR2 - se han publicado en eldiario Astronomía y Astrofísica .
Él cree que estudiar estas estrellas recientemente identificadas tiene el potencial de cambiar la comprensión de los científicos sobre la formación estelar masiva y su enfoque para estudiar la galaxia.
El Sr. Vioque y sus colegas estaban interesados en lo que se conoce como estrellas Herbig Ae / Be, estrellas que todavía se están formando y tienen una masa que es al menos el doble que la del Sol. También están involucradas en el nacimiento de otras estrellas.
Los investigadores tomaron la gran cantidad de datos recopilados por el telescopio espacial Gaia mientras cartografiaba la galaxia. Lanzados en 2013, los datos recopilados por el telescopio han permitido determinar distancias para aproximadamente mil millones de estrellas, aproximadamente el uno por cientodel total que se cree que existen en la galaxia.
Los investigadores limpiaron esos datos y los redujeron a un subconjunto de 4.1 millones de estrellas que probablemente contengan los protostars objetivo.
El sistema de IA tamizó los datos y generó una lista de 2,226 estrellas con alrededor de un 85 por ciento de posibilidades de ser una protostar Herbig Ae / Be.
El Sr. Vioque, de la Escuela de Física y Astronomía, dijo: "Gaia está produciendo una gran cantidad de datos, y se necesitan herramientas de inteligencia artificial para ayudar a los científicos a darle sentido".
"Estamos combinando nuevas tecnologías en la forma en que los investigadores examinan y mapean la galaxia con formas de interrogar a la montaña de datos producidos por el telescopio, y está revolucionando nuestra comprensión de la galaxia".
"Este enfoque está abriendo un nuevo y emocionante capítulo en astronomía"
El Sr. Vioque y sus colegas luego validaron los hallazgos de la herramienta de IA al investigar 145 de las estrellas identificadas por el sistema de IA en observatorios terrestres en España y Chile donde pudieron medir la luz, registrada como espectros, proveniente de las estrellas.
Dijo: "Los resultados de los observatorios terrestres muestran que la herramienta de IA hizo predicciones muy precisas sobre las estrellas que probablemente caerían en la clasificación Herbig Ae / Be".
Una de las estrellas objetivo se conoce como Gaia DR2 428909457258627200.
Está a 8,500 años luz de distancia y tiene una masa 2,3 veces mayor que la del sol. Su temperatura de superficie es de 9,400 grados Celsius, el sol es de aproximadamente 5,500 grados Celsius y tiene un radio que es el doble que el del sol.Ha existido alrededor de seis millones de años, lo que en términos astronómicos la convierte en una estrella joven que aún se está formando.
El profesor René Oudmaijer, de la Escuela de Física y Astronomía de Leeds, supervisó la investigación. Dijo: "Esta investigación es un excelente ejemplo de cómo el análisis de Big Data recopilado por instrumentos científicos modernos, como el telescopio Gaia,dará forma al futuro de la astrofísica.
"¿Los sistemas de IA pueden identificar patrones en grandes cantidades de datos, y es probable que en esos patrones, los científicos encuentren pistas que conduzcan a nuevos descubrimientos y una nueva comprensión"?
La investigación fue financiada por el programa de investigación e innovación Horizon 2020 de la Unión Europea, en el marco del proyecto STARRY.
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Materiales proporcionado por Universidad de Leeds . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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