Estrellas que devoran planetas están siendo localizadas gracias al uso de Inteligencia Artificial

España.- Mediante aprendizaje múltiple, una nueva técnica de inteligencia artificial, astrónomos han alcanzado un éxito del 99% en la identificación de estrellas enanas blancas “contaminadas” que devoran planetas en su órbita.

Estas estrellas, que se encuentran en la Vía Láctea, son valiosas para estudiar el interior de planetas distantes y demolidos, pero han sido difíciles de encontrar debido a la necesidad de revisar manualmente grandes cantidades de datos.

Un equipo liderado por la estudiante de posgrado Malia Kao, de la Universidad de Texas en Austin, ha utilizado esta nueva técnica para acelerar significativamente el proceso de identificación, como se detalla en su publicación en The Astrophysical Journal.

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Las enanas blancas son estrellas en la etapa final de su vida, que han agotado su combustible y están en proceso de enfriamiento.

Algunas de estas estrellas comienzan a atraer y consumir planetas cercanos, contaminando sus atmósferas con metales pesados del interior de los planetas.

Estos metales son detectables porque las atmósferas de las enanas blancas están compuestas principalmente de hidrógeno y helio.

Estrellas

La identificación de estas estrellas contaminadas permite a los astrónomos estudiar la composición interna de los planetas fuera de nuestro sistema solar, lo cual es crucial para comprender la diversidad y geología de estos planetas.

Para encontrar estas estrellas, el equipo de la UT aplicó inteligencia artificial a los datos del telescopio espacial Gaia, utilizando una técnica llamada aprendizaje de variedades.

Esta técnica permite al algoritmo buscar características similares en los datos y agrupar elementos similares, facilitando la identificación de estrellas que merecen una investigación más profunda.

Mediante este enfoque, lograron clasificar más de 100 mil posibles enanas blancas, de las cuales 375 mostraban las características prometedoras de tener metales pesados en sus atmósferas.

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Las observaciones de seguimiento confirmaron la presencia de estas estrellas contaminadas, multiplicando por diez el número conocido de tales estrellas y permitiendo un estudio más detallado de los planetas fuera de nuestro sistema solar.

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La investigación, que también utilizó datos del telescopio Hobby-Eberly y el Very Large Telescope, destaca la importancia de combinar inteligencia artificial con datos astronómicos para acelerar los descubrimientos y avanzar en la comprensión de la formación y evolución de los planetas.