Para comprender mejor las profundidades de nuestra galaxia y los misterios de la formación estelar, investigadores japoneses han creado un modelo de aprendizaje profundo.
El equipo, liderado por la Universidad Metropolitana de Osaka, utilizó inteligencia artificial para analizar minuciosamente la enorme cantidad de datos recopilados por telescopios espaciales, encontrando estructuras similares a burbujas que no se habían incluido en las bases de datos astronómicas existentes.
Los hallazgos se han publicado en Publications of the Astronomical Society of Japan.
La Vía Láctea, al igual que otras galaxias del universo, presenta estructuras similares a burbujas que se forman principalmente durante el nacimiento y la actividad de estrellas de gran masa. Estas llamadas burbujas de Spitzer ofrecen pistas importantes para comprender el proceso de formación estelar y la evolución de las galaxias.
El estudiante de posgrado en Ciencias Shimpei Nishimoto y el profesor Toshikazu Onishi colaboraron con científicos de todo Japón para desarrollar el modelo de aprendizaje profundo. Utilizando datos del Telescopio Espacial Spitzer y el Telescopio Espacial James Webb, el modelo emplea reconocimiento de imágenes mediante IA para detectar las burbujas de Spitzer de forma eficiente y precisa. También detectaron estructuras similares a conchas que se cree que se formaron por explosiones de supernovas.
"Nuestros resultados demuestran que es posible realizar investigaciones detalladas no solo sobre la formación estelar, sino también sobre los efectos de los eventos explosivos en las galaxias", declaró en un comunicado Nishimoto.
El profesor Onishi añadió: "En el futuro, esperamos que los avances en la tecnología de IA aceleren el esclarecimiento de los mecanismos de la evolución galáctica y la formación estelar".
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