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    Usando IA para desbloquear pistas sobre el origen de las estrellas y los planetas

    Impresión artística del telescopio espacial Gaia en órbita. Crédito:ESA / D. Ducros, 2013

    Un sistema de inteligencia artificial (IA) que analiza los datos del telescopio espacial Gaia ha identificado más de 2, 000 grandes protoestrellas, estrellas jóvenes que aún se están formando y que podrían contener pistas sobre el origen de las estrellas en nuestra Vía Láctea.

    Los científicos habían catalogado previamente solo un centenar de estas estrellas y su investigación ha generado gran parte del conocimiento que sustenta los estudios de formación estelar.

    El proyecto estuvo liderado por Miguel Vioque, un doctorado investigador de 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 la revista Astronomía y Astrofísica .

    Él cree que estudiar estas estrellas recientemente identificadas tiene el potencial de cambiar la comprensión de los científicos sobre la formación de estrellas masivas y su enfoque para estudiar la galaxia.

    Vioque y sus colegas estaban interesados ​​en lo que se conoce como estrellas Herbig Ae / Be, estrellas que aún se están formando y que tienen una masa que es al menos el doble de la del Sol. También participan en el nacimiento de otras estrellas.

    Los investigadores tomaron la gran cantidad de datos recopilados por el telescopio espacial Gaia mientras mapea la galaxia. Lanzado en 2013, Los datos recopilados por el telescopio han permitido determinar las distancias de aproximadamente mil millones de estrellas, alrededor del uno por ciento del total que se cree que existe en la galaxia.

    Los investigadores limpiaron esos datos y los redujeron a un subconjunto de 4,1 millones de estrellas que probablemente contengan las protoestrellas 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 protoestrella Herbig Ae / Be.

    Señor Vioque, de la Facultad 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".

    Impresión artística de una protoestrella. Crédito:ESO / L. Calçada - ESO

    "Estamos combinando nuevas tecnologías en la forma en que los investigadores examinan y mapean la galaxia con formas de interrogar la montaña de datos producidos por el telescopio, y está revolucionando nuestra comprensión de la galaxia.

    "Este enfoque abre un emocionante nuevo capítulo en astronomía ".

    Vioque y sus colegas luego validaron los hallazgos de la herramienta de inteligencia artificial al investigar 145 de las estrellas identificadas por el sistema de inteligencia artificial en observatorios terrestres en España y Chile, donde pudieron medir la luz. registrado como espectros, viniendo de las estrellas.

    Dijo:"Los resultados de los observatorios terrestres muestran que la herramienta de inteligencia artificial hizo predicciones muy precisas sobre las estrellas que probablemente entrarían en la clasificación Herbig Ae / Be".

    Una de las estrellas objetivo se conoce como Gaia DR2 428909457258627200.

    Son las 8, 500 años luz de distancia y tiene una masa 2,3 veces mayor que la del sol. Su temperatura superficial es 9, 400 grados Celsius:el sol mide aproximadamente 5, 500 grados Celsius, y tiene un radio que es el doble del 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.

    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 inteligencia artificial pueden identificar patrones en grandes cantidades de datos, y es probable que en esos patrones, los científicos encontrarán pistas que conducirán a nuevos descubrimientos y nuevos conocimientos ".


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