Voluntário descobre 34 sistemas binários com anão ultrafrio

Frank Keavy, membro do projeto científico Backyard Worlds: Planet 9, examinou dados do catálogo NSF NOIRLab. Esta base

os dados astronômicos contêm informações sobre mais de 4 bilhões de objetos. O pesquisador descobriu inicialmente mais de 2.500 objetos que potencialmente correspondiam à cor das anãs marrons.

Com a ajuda de uma análise mais detalhada do Kiwiverificou esses objetos em busca de sinais de um satélite companheiro e encontrou 34 sistemas binários. Esta descoberta quase dobra o número de tais sistemas conhecidos, dizem os astrofísicos do NOIRLab.

O par de anãs mais próximo está a uma distânciaapenas cerca de 170 UA uns dos outros, e os mais distantes estavam a uma distância de cerca de 8.500 UA. de um para o outro. Para efeito de comparação, a órbita de Plutão passa a uma distância de 30 a 50 UA. do sol.

Ilustração artística de um anão ultrafrio com uma anã branca companheira. Imagem: NOIRLab/NSF/AURA/M. Garlick

Os pesquisadores observam que esta descoberta não ésó mostra a importância do trabalho dos voluntários para a pesquisa científica. Isso ajudará os astrônomos a determinar se as anãs marrons são mais como planetas grandes ou estrelas menores, além de fornecer informações sobre como os sistemas estelares evoluem ao longo do tempo.

Anãs marrons são um tipo intermediário de objetoque ficam entre os planetas mais massivos e as estrelas menores. Na falta da massa necessária para alimentar as reações nucleares em seu núcleo, as anãs marrons são vagamente como carvão resfriando em grande escala. A sua fraqueza e tamanho relativamente pequeno tornam-nos difíceis de identificar. Os dados de telescópios sensíveis permitiram detectar vários milhares de objetos, mas apenas uma pequena parte deles foi identificada como binários.

Para ajudar a encontrar anãs marrons,Astrônomos do projeto de ciência civil Backyard Worlds: Planet 9 recrutam voluntários que estudam cuidadosamente as imagens do telescópio para determinar o movimento sutil das anãs marrons contra o fundo das estrelas. Apesar do poder do aprendizado de máquina e da supercomputação, o olho humano ainda é um recurso único quando se trata de encontrar objetos em movimento em imagens de telescópios, concluem os cientistas.

Imagem da capa: NOIRLab/NSF/AURA/P. Marenfeld

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