Astrónomos UCN revelan grupos de estrellas con inteligencia artificial

Estudio analizó “guarderías” de estrellas jóvenes para comprender la estructura de nuestra Vía Láctea.

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El estudio, liderado por el investigador postdoctoral, Dr. Rafael Guerço; y el académico Dr. José Fernández Trincado, del Instituto de Astronomía de la UCN, identificó de manera automatizada los miembros de estos cúmulos mediante sofisticados algoritmos aplicados a grandes bases de datos astronómicos, como el sondeo APOGEE y el telescopio espacial Gaia.

Analizar cúmulos abiertos -grupos de estrellas nacidas de una misma nube de polvo y gas cósmico- juega un rol fundamental para descifrar la formación y evolución de nuestra galaxia. Con este objetivo, desde el Norte de Chile dos astrónomos de la Universidad Católica del Norte (UCN) implementan técnicas de inteligencia artificial para entender las propiedades dinámicas y químicas de estos objetos en el disco de la Vía Láctea.

“Analizar sus propiedades químicas y dinámicas nos ayuda a entender cómo las estrellas se organizan en el disco galáctico y cómo se formaron estructuras complejas como los brazos espirales”, explicó el Dr. Guerço.

Uno de los grandes desafíos, agregan los investigadores, es procesar y analizar los enormes volúmenes de información que provienen de las bases de datos astronómicas modernas. El algoritmo de inteligencia artificial logró identificar casi 2 mil estrellas distribuidas en 49 cúmulos abiertos. De ellas, 941 presentan una probabilidad superior al 80 % de pertenecer a estos conglomerados estelares.

Los astrónomos destacan que, a diferencia de otros trabajos que utilizan únicamente los datos del satélite Gaia, esta investigación integra las metalicidades y velocidades radiales proporcionadas por APOGEE, lo que permite una mayor certeza en la identificación de las estrellas que conforman los cúmulos abiertos.

Por su parte, el Dr. José Fernández Trincado, subraya que “desde la UCN, estas herramientas computacionales están siendo preparadas para afrontar los grandes desafíos del big data, y este trabajo científico da cuenta de los resultados valiosos en la implementación de estas herramientas”.

El trabajo fue publicado en la destacada revista científica Astronomy & Astrophysics (A&A) bajo el título “Open cluster members in APOGEE DR17 I. Dynamics and star members”.