El NPF tiene un nuevo máster en astrofísica: Catalina Zamora

Desde abril de 2021, el Núcleo Milenio de Formación Planetaria tiene un nuevo máster en astrofísica. La ahora ex estudiante de magíster en el Instituto de Física y Astronomía de la UV Catalina Zamora, defendió su tesis luego de una intensa investigación sobre la influencia de la actividad estelar en la evolución de los granos de polvo de los discos de escombros alrededor de estrellas enanas rojas. Este trabajo de tesis fue guiado por la directora del NPF, Amelia Bayo.

Debido a la expansión del COVID-19 en el país, esta defensa se realizó de forma virtual a través de la plataforma ZOOM. Sin embargo, fue un examen público como es tradición en las defensas de postgrado, con alrededor de 50 personas presenciando la presentación.

Para realizar la investigación, Zamora utilizó datos obtenidos con el espectrógrafo HARPS (ubicado en el Observatorio La Silla, en Chile) de una muestra de enanas rojas con y sin discos de escombros. El objetivo:  identificar por técnicas de machine learning, de buenos trazadores indirectos, la presencia de discos de escombros, ya que sólo se ha podido obtener una imagen directa de menos de una decena de estos discos.

“Logramos clasificar exitosamente estrellas con disco de escombros, en base a su actividad”, explica Catalina Zamora, quien continuará esta investigación ampliando la muestra para obtener resultados más robustos. “También queremos repetir este procedimiento, pero utilizando datos fotométricos para compararlos con los resultados obtenidos con espectroscopía”, indica.

Amelia Bayo, quien también es académica del Instituto de Física y Astronomía de la Universidad de Valparaíso, recalca que, a pesar de que se ha conseguido imágenes directas de muy pocos discos de escombros en torno a enanas rojas, estadísticamente la inmensa mayoría de estas estrellas tienen planetas rocosos orbitándolas. Entonces, si este tipo de planetas se forman en estos discos, se pueden encontrar utilizando un método eficiente, lo que fue el objetivo de esta investigación.

Lo interesante del proyecto es su originalidad, al aprovechar la gran cantidad de datos de archivo que hay de estrellas M. “Esta gran cantidad de datos es lo que nos permite ocupar técnicas de machine learning y, en particular, relacionar la actividad con la presencia o no de discos de escombros”, indica Bayo.

“El éxito en la clasificación sugiere que se verifica la hipótesis de que los indicadores de actividad actual de las estrellas M pueden ser ocupados para inferir la presencia de discos, que puedan ser confirmados posteriormente con instrumentos como SPHERE en el VLT”, finaliza Catalina Zamora.

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