Identifican astrónomos con IA a estrellas esquivas devoradoras de planetas

Las enanas blancas contaminadas por material exoplanetario brindan la oportunidad sin precedentes de observar directamente el interior de los exoplanetas. Sin embargo, los estudios espectroscópicos a menudo están limitados por restricciones de brillo y las enanas blancas tienden a ser muy débiles, lo que dificulta la detección de grandes poblaciones de enanas blancas contaminadas. En este artículo, pretendemos aumentar considerablemente el número de enanas blancas con múltiples metales en sus atmósferas. Utilizando 96,134 enanas blancas con espectros Gaia DR3 BP/RP (XP), construimos un mapa 2D utilizando una técnica de aprendizaje automático no supervisada llamada Aproximación y Proyección de Variedad Uniforme (UMAP) para organizar las enanas blancas en regiones espectrales identificables. Las enanas blancas contaminadas se encuentran entre los grupos espectrales distintos identificados en nuestro mapa. Hemos demostrado que este método de selección podría aumentar potencialmente el número de enanas blancas conocidas con cinco o más especies de metales en sus atmósferas en un orden de magnitud. Estos sistemas son esenciales para caracterizar la diversidad y la geología de los exoplanetas.

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