Un equipo de astrónomos de la Universidad Estatal de Ohio ha identificado más de 116.000 nuevas estrellas variables cuyo brillo aumenta y disminuye con el tiempo, especialmente si se observan desde la perspectiva de la Tierra, anunció este martes la institución educativa estadounidense.

Tras casi una década de trabajo, los cuerpos celestes fueron detectados por el All-Sky Automated Survey for Supernovae (ASAS-SN), una red de 20 telescopios ubicados por todo el mundo, que puede observar todo el cielo a una profundidad 50.000 veces mayor que la del ojo humano. Los científicos utilizaron técnicas de aprendizaje automático para identificar y clasificar las estrellas variables, explicaron en un artículo publicado en el servidor de preimpresiones arXiv.

Los cambios que sufren estas estrellas pueden revelar información importante sobre su masa, radio, temperatura e incluso su composición. Nuestro Sol es considerado una estrella variable, apuntan los investigadores.

Los sondeos como ASAS-SN son una herramienta especialmente importante para encontrar sistemas que puedan revelar las complejidades de los procesos estelares, señaló el autor principal del estudio, Collin Christy. “Las estrellas variables son una especie de laboratorio estelar”, dijo. “Son lugares realmente atractivos en el universo donde podemos estudiar y aprender más sobre el funcionamiento real de las estrellas y las pequeñas complejidades que tienen”, añadió.

Para localizar un mayor número de estos cuerpos celestes, el equipo tuvo primero que aportar datos no utilizados anteriormente en el proyecto. Durante años, ASAS-SN observó el cielo utilizando filtros de banda V, lentes ópticas que solo pueden identificar estrellas cuya luz cae en el espectro de colores visibles a simple vista. Pero en 2018, el proyecto pasó a utilizar filtros de banda g –es decir, lentes que pueden detectar más variedades de luz azul– y la red pasó de poder ver de unos 60 millones de estrellas a la vez a más de 100 millones.

El nuevo estudio se centró en los datos de Gaia, una misión para trazar un mapa tridimensional de nuestra galaxia, así como de los programas 2MASS y AllWISE. Los científicos utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático para generar una lista de 1,5 millones de estrellas variables candidatas a partir de un catálogo de unos 55 millones de estrellas aisladas. Después, los investigadores redujeron aún más el número de candidatas: de los 1,5 millones de estrellas estudiadas, casi 400.000 resultaron ser verdaderas estrellas variables. Más de la mitad ya eran conocidas por la comunidad astronómica, pero 116.027 de ellas resultaron ser descubrimientos nuevos.

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