Utilizando el algoritmo de supernova, este telescopio de última generación registra 1000 estrellas moribundas.

Florida – Telescopio Samuel Oshin del Laboratorio Palomar de Caltech pudo clasificar a 1.000 personas. supernova Debido a la explosión de una estrella moribunda. Esta capacidad se derivó después de que los astrónomos del algoritmo de máquina SNIascore del Instituto de Tecnología de California (Caltech).

El algoritmo SNIascore crea una lista a partir de los datos recopilados por Zwicky Transient Facility (ZTF), un instrumento de estudio del cielo adjunto al telescopio Samuel O’Shen. Desde la primera observación de la ZTF en 2017, la encuesta ha identificado miles de supernovas observables en 2 categorías amplias.

Las supernovas de tipo I no tienen señales de hidrógeno, y las supernovas de tipo II son ricas en hidrógeno, el elemento más simple y liviano del universo. La forma más común de supernova Tipo I ocurre cuando una estrella masiva expulsa material de otras estrellas y cae sobre su superficie, provocando una explosión termonuclear.

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SNIascore clasifica un tipo particular de explosión cósmica Tipo I como una supernova Tipo Ia de un origen diferente. Esto sucede cuando una estrella moribunda explota, creando una dispersión de luz, tanto que los astrónomos la llaman «vela constante».

Una supernova Tipo II ocurre cuando una estrella masiva se queda sin combustible para la fusión nuclear y no puede sostenerse contra el colapso gravitacional. El telescopio es capaz de escanear asteroides que se precipitan hacia los agujeros negros, lo que da como resultado un sinfín de datos cada noche.

Christopher Fremling, astrónomo del personal de Caltech, citado por SINDOnews de la página Space.com el martes (13/12/), dijo: «Necesitamos una mano amiga, y sabemos que las computadoras están haciendo este trabajo y están tomando mucho tiempo». la carga de nuestras espaldas. 2022).

Telescopio de Samuel Osh. Foto/Observatorios ópticos de Caltech

Cada noche, el ZTF monitorea eventos en el cielo y objetos en el espacio. Luego, los datos que recopila se envían a una bóveda de almacenamiento de instrumentos llamada Máquina de distribución de energía espectral (SEDM).

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SNIascore luego se combinó con SEDM para clasificar las supernovas observadas en la clase Tipo Ia. El equipo de ZTF está construyendo un conjunto de datos de supernova confiable que los astrónomos pueden usar para estudiar la física explosiva de estas poderosas estrellas con más detalle.

«SNIascore clasificó su primera supernova en abril de 2021. Un año y medio después, alcanzamos el bonito hito de 1000 supernovas. SNIascore es muy preciso», dijo Fremling.

Fremling agregó que desde abril del año pasado, el equipo de ZTF descubrió que SNIacore no había cometido errores al clasificar la supernova. «Ahora planeamos implementar la misma metodología con otras instalaciones de monitoreo», dijo Fremling.

(wib)