Las estrellas jóvenes, al igual que los seres humanos jóvenes, son propensas a los brotes de temperamento. Pero las llamaradas de estrellas pueden incinerar todo lo que los rodea, incluidas las atmósferas de los planetas cercanos que comienzan a formarse.

Averiguar con qué frecuencia entran en erupción las estrellas jóvenes puede ayudar a los científicos a comprender dónde buscar planetas habitables. Pero hasta ahora La búsqueda de estas llamaradas implicó estudiar detenidamente miles de mediciones de variaciones de brillo de estrellas, llamadas curvas de luz, a ojo.

Ahora, Un equipo internacional de científicos, incluido el Dr. Ben Montet de UNSW Sydney, ha utilizado el aprendizaje automático para hacer que la búsqueda sea más rápida y efectiva.

Los científicos enseñaron a una red neuronal, un tipo de inteligencia artificial, a detectar los patrones de luz reveladores de una llamarada estelar.

"Con la ayuda de la red neuronal, pudimos encontrar más de 23, 000 llamaradas a través de miles de estrellas jóvenes, "dijo el Dr. Montet, Profesor de Scientia en UNSW Science y coautor del estudio.

"Encontrar llamaradas estelares, que pueden ser letales para las atmósferas en desarrollo de los planetas cercanos, puede ayudarnos a determinar dónde buscar planetas habitables".

Los resultados, publicado durante el fin de semana en el Diario astronómico y el Journal of Open Source Software, ofrecer un nuevo punto de referencia en el uso de la IA en astronomía, así como una mejor comprensión de la evolución de las estrellas jóvenes y sus planetas.

"Cuando decimos joven, nos referimos a solo entre un millón y 800 millones de años, "dijo la Sra. Adina Feinstein, estudiante de posgrado de la Universidad de Chicago y primer autor del artículo.

"Los planetas cercanos a una estrella todavía se están formando en este punto. Este es un momento particularmente frágil, y una llamarada de una estrella puede evaporar fácilmente cualquier agua o atmósfera que se haya acumulado ".

Lanzando una red neuronal

Telescopio TESS de la NASA, a bordo de un satélite que orbita la Tierra desde 2018, está diseñado específicamente para buscar exoplanetas. Las llamaradas de estrellas lejanas aparecen en las imágenes de TESS, pero los algoritmos tradicionales tienen dificultades para distinguir la forma del ruido de fondo de la actividad de las estrellas.

Pero las redes neuronales son particularmente buenas para buscar patrones, como la IA de Google que selecciona gatos de las imágenes de Internet, y los astrónomos han comenzado a buscarlos cada vez más para clasificar datos astronómicos.

La Sra. Feinstein y el Dr. Montet trabajaron con un equipo de científicos de la NASA, el Instituto Flatiron, Laboratorio del Acelerador Nacional Fermi, el Instituto de Tecnología de Massachusetts y la Universidad de Texas en Austin para reunir un conjunto de llamaradas identificadas y no llamaradas para entrenar la red neuronal.

"La red neuronal resultó ser muy buena para encontrar pequeñas erupciones, "dijo el Dr. Montet, quien fue el investigador principal del estudio.

"Esos son realmente difíciles de encontrar con otros métodos".

Una vez que los investigadores estuvieron satisfechos con el rendimiento de la red neuronal, lo aplicaron al conjunto completo de datos:más de 3, 200 estrellas.

Descubrieron que las estrellas como nuestro sol solo tienen algunos destellos, y esas erupciones parecen desaparecer después de unos 50 millones de años.

"Esto es bueno para fomentar atmósferas planetarias:un entorno estelar más tranquilo significa que las atmósferas tienen más posibilidades de sobrevivir, ", Dijo la Sra. Feinstein.

A diferencia de, las estrellas más frías llamadas enanas rojas tendían a brillar con mucha más frecuencia.

"Se ha visto que las enanas rojas albergan pequeños planetas rocosos; si esos planetas son bombardeados cuando son jóvenes, esto podría resultar perjudicial para retener cualquier atmósfera, " ella dijo.

Buscando planetas habitables

Los resultados ayudan a los científicos a comprender las probabilidades de que los planetas habitables sobrevivan alrededor de diferentes tipos de estrellas. y cómo se forman las atmósferas. Esto puede ayudarlos a identificar los lugares más probables para buscar planetas habitables en otras partes del universo.

Los científicos también investigaron la conexión entre las llamaradas estelares y las manchas estelares. como el tipo que vemos en la superficie de nuestro propio sol.

"La mayor cantidad de manchas que recibe nuestro sol es quizás el 0,3% de la superficie, "dijo el Dr. Montet.

"Para algunas de estas estrellas que estamos viendo, la superficie es básicamente todas las manchas. Esto refuerza la idea de que las manchas y las llamaradas están conectadas, como eventos magnéticos ".

A continuación, los científicos quieren adaptar la red neuronal para buscar planetas que merodeen alrededor de estrellas jóvenes.

"Actualmente solo sabemos de una docena de menores de 50 millones de años, pero son tan valiosos para aprender cómo evolucionan las atmósferas planetarias, ", Dijo la Sra. Feinstein.

El Dr. Montet también ampliará este marco de red neuronal en la UNSW.

"Aplicaremos estos mismos métodos en la búsqueda de planetas jóvenes en el mismo conjunto de datos, " él dijo.

"Es de esperar que esto conduzca a un 'aumento de las máquinas' en el que podamos aplicar algoritmos de aprendizaje automático para encontrar un montón de planetas nuevos y emocionantes utilizando los mismos métodos".