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domingo, diciembre 3, 2023
InicionewsInteligencia artificial descubre que las primeras estrellas no estaban solas

Inteligencia artificial descubre que las primeras estrellas no estaban solas

Con base en el algoritmo de aprendizaje automático supervisado recientemente desarrollado y entrenado en modelos teóricos de nucleosíntesis de supernova, encontraron que el 68% de las estrellas extremadamente pobres en metales observadas tienen una huella química consistente con el enriquecimiento por múltiples supernovas anteriores.

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Mediante el uso del aprendizaje automático y la nucleosíntesis de supernovas de última generación, un equipo de investigadores descubrió que la mayoría de las estrellas de segunda generación observadas en el universo estaban enriquecidas por múltiples supernovas. Sus hallazgos se informan en The Astrophysical Journal.

La investigación de astrofísica nuclear ha demostrado que elementos que incluyen y más pesados que el carbono en el universo se producen en las estrellas. Pero las primeras estrellas, estrellas nacidas poco después del Big Bang, no contenían elementos tan pesados, que los astrónomos llaman “metales”. La próxima generación de estrellas contenía solo una pequeña cantidad de elementos pesados producidos por las primeras estrellas. Para comprender el universo en su infancia, se requiere que los investigadores estudien estas estrellas pobres en metales.

Afortunadamente, estas estrellas pobres en metales de segunda generación se observan en nuestra galaxia, la Vía Láctea, y han sido estudiadas por un equipo de miembros afiliados del Instituto Kavli para la Física y Matemáticas del Universo (Kavli IPMU) para acercarse a la física. Propiedades de las primeras estrellas del universo.

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El equipo, dirigido por el científico asociado visitante Kavli IPMU y el profesor asistente del Instituto de Física de la Inteligencia de la Universidad de Tokio, Tilman Hartwig, incluido el científico asociado visitante y el profesor asistente del Observatorio Astronómico Nacional de Japón, Miho Ishigaki, el científico principal visitante y el profesor Chiaki Kobayashi de la Universidad de Hertfordshire. , el científico sénior visitante y profesor del Observatorio Astronómico Nacional de Japón, el profesor Nozomu Tominaga, y el científico sénior visitante y profesor emérito de la Universidad de Tokio, Ken’ichi Nomoto, utilizaron inteligencia artificial para analizar las abundancias elementales en más de 450 estrellas extremadamente pobres en metales observadas hasta la fecha.

Con base en el algoritmo de aprendizaje automático supervisado recientemente desarrollado y entrenado en modelos teóricos de nucleosíntesis de supernova, encontraron que el 68% de las estrellas extremadamente pobres en metales observadas tienen una huella química consistente con el enriquecimiento por múltiples supernovas anteriores.

Los resultados del equipo dan la primera restricción cuantitativa basada en observaciones sobre la multiplicidad de las primeras estrellas.

Una ilustración esquemática de las supernovas de la primera estrella y los espectros observados de estrellas extremadamente pobres en metales. La eyección de las supernovas enriquece el gas prístino de hidrógeno y helio con elementos pesados en el universo (objetos cian, verdes y morados rodeados por nubes de material expulsado). Si las primeras estrellas nacen como un sistema estelar múltiple en lugar de una sola estrella aislada, los elementos expulsados por las supernovas se mezclan y se incorporan a la próxima generación de estrellas. Las abundancias químicas características en tal mecanismo se conservan en la atmósfera de las estrellas de baja masa y larga vida observadas en la Vía Láctea. El equipo inventó el algoritmo de aprendizaje automático para distinguir si las estrellas observadas se formaron a partir de la eyección de una sola (pequeñas estrellas rojas) o múltiples (pequeñas estrellas azules) supernovas anteriores, en función de las abundancias elementales medidas a partir de los espectros de las estrellas. Crédito: Kavli IPMU

“La multiplicidad de las primeras estrellas solo se predijo a partir de simulaciones numéricas hasta ahora, y hasta ahora no había forma de examinar la predicción teórica mediante la observación”, dijo el autor principal Hartwig. “Nuestro resultado sugiere que la mayoría de las primeras estrellas se formaron en pequeños cúmulos, de modo que varias de sus supernovas pueden contribuir al enriquecimiento de metales del medio interestelar primitivo”, dijo.

“Nuestro nuevo algoritmo proporciona una excelente herramienta para interpretar los grandes datos que tendremos en la próxima década a partir de estudios astronómicos en curso y futuros en todo el mundo”, dijo Kobayashi, también investigador de Leverhulme.

“Por el momento, los datos disponibles de estrellas viejas son la punta del iceberg dentro del vecindario solar. El Prime Focus Spectrograph, un espectrógrafo de objetos múltiples de vanguardia en el Telescopio Subaru desarrollado por la colaboración internacional dirigida por Kavli IPMU, es el mejor instrumento para descubrir estrellas antiguas en las regiones exteriores de la Vía Láctea mucho más allá del vecindario solar”, dijo Ishigaki.

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El nuevo algoritmo inventado en este estudio abre la puerta para aprovechar al máximo las diversas huellas dactilares químicas en estrellas pobres en metales descubiertas por el Prime Focus Spectrograph.

“La teoría de las primeras estrellas nos dice que las primeras estrellas deberían ser más masivas que el sol. La expectativa natural era que la primera estrella naciera en una nube de gas que contenía la masa un millón de veces más que el sol. Sin embargo, nuestro nuevo hallazgo sugiere fuertemente que las primeras estrellas no nacieron solas, sino que se formaron como parte de un cúmulo estelar o un sistema estelar binario o múltiple.Esto también significa que podemos esperar ondas gravitacionales de las primeras estrellas binarias poco después del Big Bang, que podrían detectarse futuras misiones en el espacio o en la luna”, dijo Kobayashi.

Hartwig ha puesto a disposición del público el código desarrollado en este estudio en https://gitlab.com/thartwig/emu-c.

Con información de The Astrophysical Journal

SourceSKYCR.ORG
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Skycr_editorhttps://hdavila.com/
Homer Dávila. Máster en geología. Miembro de la International Meteor Organization. Astronomía, radioastronomía, cosmología y ciencia planetaria.
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