Imagen generada por IA de una enana blanca antes de explotar como supernova.UNIVERSIDAD DE WARWICK
EUROPA PRESSMadrid, España
CientÃficos de la Universidad de Warwick están utilizando inteligencia
artificial (IA) para analizar supernovas para ayudar a revelar cómo se
produjeron estas explosiones cósmicas.
Su artÃculo se publica en Monthly Notices of the Royal Astronomical
Society.
Muchas
estrellas del universo terminarán sus vidas como enanas blancas, estrellas
compactas que contienen aproximadamente la masa del Sol en el tamaño de la
Tierra.
Algunas de estas enanas blancas eventualmente explotarán como
supernovas.
El proceso es altamente energético y da como resultado la
creación de elementos pesados ??que son los componentes básicos de la vida,
como el calcio y el hierro, que se liberan nuevamente al universo.
A pesar de su importancia, los astrónomos aún no saben exactamente
cómo o por qué se producen estas supernovas.
El autor principal, el Dr. Mark Magee, del Departamento de
FÃsica de la Universidad de Warwick, dijo en un comunicado: "Cuando
investigamos las supernovas, analizamos sus espectros. Los espectros muestran
la intensidad de la luz en diferentes longitudes de onda, que se ve afectada
por los elementos creados en la supernova.
Cada elemento interactúa con la luz en longitudes de onda
únicas y, por lo tanto, deja una firma única en los espectros.
"El análisis de estas firmas puede ayudar a identificar
qué elementos se crean en una supernova y proporcionar más detalles sobre cómo
explotaron las supernovas.
"A partir de estos datos, preparamos modelos, que se
comparan con supernovas reales para establecer qué tipo de supernova es y
exactamente cómo explotó. Por lo general, un modelo puede tardar entre 10 y 90
minutos en generarse y queremos comparar cientos o miles de modelos para
comprender completamente la supernova. Esto no es realmente factible en muchos casos.
"Nuestra nueva investigación se alejará de este largo
proceso. Entrenaremos algoritmos de aprendizaje automático sobre cómo se ven
los diferentes tipos de explosiones y los usaremos para generar modelos mucho
más rápidamente. De manera similar a cómo podemos usar la IA para generar
nuevas ilustraciones o textos, ahora podremos generar simulaciones de
supernovas. Esto significa que podremos generar miles de modelos en menos de un
segundo, lo que será un gran impulso para la investigación sobre supernovas".
Además de acelerar el proceso de análisis de supernovas, el
uso de la IA también permitirá una mayor precisión en la investigación.
Esto ayudará a establecer qué modelos coinciden más con las
explosiones de la vida real y el rango de sus propiedades fÃsicas.
El Dr. Magee agregó: "Explorar los elementos liberados
por las supernovas es un paso crucial para determinar el tipo de explosión que
ocurrió, ya que ciertos tipos de explosiones producen más de algunos elementos
que otros. "Podremos relacionar las propiedades de la explosión con las
propiedades de las galaxias anfitrionas de la supernova y establecer un vÃnculo
directo entre cómo se produjo la explosión y el tipo de enana blanca que
explotó".
El trabajo ahora aceptado es solo el primer paso. Las investigaciones
futuras se ampliarán para incluir una variedad aún mayor de explosiones y
supernovas, y vincularán directamente la explosión y las propiedades de la
galaxia anfitriona.
Es solo a través de los avances en el aprendizaje automático
que este tipo de investigación ahora es posible.
El Dr. Thomas Killestein, de la Universidad de Turku, quien
también participó en la investigación, agregó: "Con los estudios modernos,
finalmente tenemos conjuntos de datos del tamaño y la calidad para abordar
algunas de las preguntas clave restantes en la ciencia de las supernovas: cómo
explotan exactamente. Los enfoques de aprendizaje automático como este
permiten estudios de un mayor número de supernovas, con mayor detalle y con más
consistencia que los enfoques anteriores".