Investigadores de las Facultades de Física y de Matemáticas-Informática de la Universidad de Vilna clasificaron en segundos 17 500 de los 60 000 candidatos a estrellas subenanas calientes en los datos del satélite Gaia mediante una red neuronal convolucional. El estudio se publicó en la revista Astronomy & Astrophysics.
Las subenanas calientes son tan calientes y azules como las estrellas OB, más masivas que el Sol, pero son mucho más pequeñas, menos brillantes y cuerpos extremadamente compactos; son 'núcleos despojados' que surgen cuando la envoltura exterior de una estrella compañera en un sistema binario es arrancada. El equipo, que entrenó el modelo con 2 500 estrellas conocidas, indicó que la IA aprendió por sí misma qué parte del espectro era relevante sin conocer las ecuaciones físicas.
El equipo realizó por primera vez observaciones de subenanas calientes en el Observatorio de Molėtai en Lituania; se espera que la publicación de datos Gaia DR4 en diciembre y el nuevo proyecto que comienza en septiembre permitan un estudio a gran escala de estas raras estrellas y comprender cómo la compañía binaria altera el destino estelar.