Una ilustración esquemática de esta investigación. Los eyectados de las primeras supernovas (objetos cian, verdes y morados rodeados por nubes de material expulsado) enriquecen el gas primordial de hidrógeno y helio con elementos pesados. - KAVLI IPMU
MADRID, 23 Mar. (EUROPA PRESS) -
Un análisis con Inteligencia Artificial (IA) sobre la abundancia química de estrellas viejas revela indicios de que las primeras estrellas del Universo nacieron en grupos y no de forma aislada.
Ahora, el equipo internacional autor de la investigación espera aplicar este método a nuevos datos de estudios de observación planificados y en curso para comprender mejor los primeros días del Universo.
Después del Big Bang, los únicos elementos en el Universo eran hidrógeno, helio y litio. La mayoría de los otros elementos que componen el mundo que vemos a nuestro alrededor fueron producidos por reacciones nucleares en las estrellas. Algunos elementos se forman por fusión nuclear en el núcleo de una estrella, y otros se forman en la muerte explosiva de supernova de una estrella. Las supernovas también juegan un papel importante en la dispersión de los elementos creados por las estrellas, para que puedan incorporarse a la próxima generación de estrellas, planetas y posiblemente incluso criaturas vivientes.
La primera generación de estrellas, la primera en producir elementos más pesados que el litio, es de particular interés. Pero las estrellas de primera generación son difíciles de estudiar porque nunca se ha observado ninguna directamente. Se piensa que ya han estallado todas como supernovas. En cambio, los investigadores intentan sacar inferencias sobre las estrellas de primera generación estudiando la firma química que la primera generación de supernovas imprimió en la siguiente generación de estrellas. Según su composición, se cree que las estrellas extremadamente pobres en metales son estrellas formadas después de la primera ronda de supernovas. Las estrellas extremadamente pobres en metales son raras, pero ahora se han encontrado suficientes para analizarlas como grupo.
En este estudio, un equipo que incluye a miembros de la Universidad de Tokio/Kavli IPMU, el Observatorio Astronómico Nacional de Japón (NAOJ) y la Universidad de Hertfordshire adoptó un enfoque novedoso de utilizar inteligencia artificial para interpretar las abundancias elementales en más de 450 estrellas extremadamente pobres en metales observadas por telescopios, incluyendo el Telescopio Subaru. Descubrieron que el 68% de las estrellas extremadamente pobres en metales observadas tienen una huella química que es consistente con el enriquecimiento por múltiples supernovas anteriores, informa el NAOJ.
Para que la eyección de múltiples supernovas anteriores se mezclen en una sola estrella, las supernovas deben haber ocurrido muy cerca. Esto significa que, en muchos casos, las estrellas de primera generación deben haberse formado juntas en cúmulos en lugar de estrellas aisladas. Esto ofrece la primera restricción cuantitativa basada en observaciones de la multiplicidad de las primeras estrellas.
Ahora, el equipo espera aplicar este método a Big Data de los programas de observación actuales y futuros, como los datos que se esperan del Prime Focus Spectrograph en el telescopio Subaru.
Estos resultados se publican en The Astrophysical Journal.