Utilizando técnicas de aprendizaje automático y datos del All-Sky Automated Survey for Supernovae (ASAS-SN) y otros estudios, los astrónomos han identificado 378.861 estrellas variables, de las cuales 262.834 son variables conocidas y 116.027 son nuevos descubrimientos.

La estrella variable Eta Carinae se encuentra dentro de la nebulosa de Carina. Crédito de la imagen: ESO / J. Emerson / M. Irwin / J. Lewis.

La estrella variable Eta Carinae se encuentra dentro de la nebulosa de Carina. Crédito de la imagen: ESO / J. Emerson / M. Irwin / J. Lewis.

Las estrellas variables son objetos celestes cuyo brillo aumenta y disminuye con el tiempo, especialmente si se observan desde nuestra perspectiva en la Tierra.

«De hecho, incluso nuestro Sol se considera una estrella variable», dijo el Dr. Collin Christy, astrónomo del Departamento de Astronomía de la Universidad Estatal de Ohio.

«Los sondeos como ASAS-SN son una herramienta especialmente importante para encontrar sistemas que puedan revelar las complejidades de los procesos estelares».

«Las estrellas variables son una especie de laboratorio estelar. Son lugares realmente atractivos en el Universo donde podemos estudiar y aprender más sobre el funcionamiento real de las estrellas y las pequeñas complejidades que tienen.»

En el estudio, la Dra. Christy y sus colegas analizaron datos de ASAS-SN, así como de la misión Gaia de la ESA, el Two Micron All Sky Survey (2MASS) y el catálogo AllWISE.

Utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático para generar una lista de 1,5 millones de estrellas variables candidatas a partir de un catálogo de unos 55 millones de estrellas aisladas.

Después, redujeron aún más el número de candidatas. De los 1,5 millones de estrellas que estudiaron, 378.861 resultaron ser verdaderas estrellas variables.

Más de la mitad ya eran conocidas por la comunidad astronómica, pero 116.027 de ellas resultaron ser nuevos descubrimientos, incluyendo más de 111.000 variables periódicas y 5.000 variables irregulares.

«Planeamos incorporar estas variables, incluyendo las candidatas de menor probabilidad, a nuestra iniciativa de Ciencia Ciudadana para ayudar a refinar nuestras clasificaciones y mejorar nuestras técnicas de aprendizaje automático», dijeron los astrónomos.

«Los científicos ciudadanos superaron a nuestro actual clasificador de aprendizaje automático en la identificación de variables espurias».

«También sobresalieron en la identificación de candidatos a variables inusuales o extremas».

«Esta es la primera vez que realmente combinamos la ciencia ciudadana con las técnicas de aprendizaje automático en el campo de la astronomía de estrellas variables», dijo Tharindu Jayasinghe, estudiante de doctorado en el Departamento de Astronomía y el Centro de Cosmología y Física de Astropartículas de la Universidad Estatal de Ohio.

«Estamos ampliando los límites de lo que se puede hacer cuando se juntan ambos».

Los resultados se publicarán en el Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

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C.T. Christy et al. 2022. El Catálogo ASAS-SN de Estrellas Variables X: Descubrimiento de 116.000 nuevas estrellas variables mediante fotometría en banda g. MNRAS, en prensa; arXiv: 2205.02239

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