Los científicos de la Universidad de Warwick están utilizando inteligencia artificial (IA) para analizar supernovas y ayudar a revelar cómo ocurrieron estas explosiones cósmicas.
Su artículo se publica en Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.
Muchas estrellas del universo terminarán su vida 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 muy 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 de nuevo al universo.
A pesar de su importancia, los astrónomos aún no saben exactamente cómo o por qué ocurren estas supernovas.
El autor principal, el Dr. Mark Magee, del Departamento de Física de la Universidad de Warwick, dijo en un comunicado: “Cuando investigamos 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 el espectro.
“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. Normalmente, un modelo puede tardar entre 10 y 90 minutos en generarse y queremos comparar cientos o miles de modelos para comprender completamente la supernova. En muchos casos esto no es realmente factible.
“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 texto, “ahora podremos generar simulaciones de supernovas. Esto significa que podremos generar miles de modelos en menos de un segundo, lo que supondrá un gran impulso para la investigación de 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 se adaptan mejor a las explosiones de la vida real y al rango de sus propiedades físicas.
El Dr. Magee añadió: “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 vínculo directo entre cómo ocurrió la explosión y el tipo de enana blanca que explotó”.
El trabajo ahora aceptado es sólo 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. Sólo gracias a los avances en el aprendizaje automático es posible realizar este tipo de investigación.
El Dr. Thomas Killestein de la Universidad de Turku, que también participó en la investigación, añadió: “Con los estudios modernos, finalmente tenemos conjuntos de datos del tamaño y la calidad para abordar algunas de las preguntas clave que quedan en la ciencia celular. “supernovas: cómo explotan exactamente. Los enfoques de aprendizaje automático como este permiten estudiar un mayor número de supernovas, con mayor detalle y con más coherencia que los enfoques anteriores”.
