Em tempos remotos, os dinossauros percorreram o planeta Terra e, embora a humanidade ainda não existisse nessa altura, os fósseis descobertos contam-nos a sua história. Com a ajuda de inteligência artificial (IA), uma equipa internacional de astrónomos encontrou os “fósseis” das primeiras estrelas do Universo! A equipa descobriu que as primeiras estrelas não estavam sozinhas, mas associadas em grupos.

Após o Big Bang, o nosso Universo era essencialmente composto por hidrogénio, hélio e lítio. A maior parte dos restantes elementos foi produzida no interior das estrelas. Há também alguns elementos que se formam quando uma estrela explode numa supernova. Os astrónomos têm andado à procura da primeira geração de estrelas - a primeira a produzir elementos mais pesados que o lítio – o que é um grande desafio, tendo em conta que os investigadores pensam que as primeiras estrelas já explodiram todas em supernovas, e que, por isso, não podemos encontrar nenhuma.

Como podemos, então, saber mais sobre as estrelas primitivas que já desapareceram? Estudando a primeira geração de supernovas e a sua pegada química na geração de estrelas seguinte. É como descobrir os nossos antepassados analisando o DNA. Os investigadores acreditam que as estrelas extremamente pobres em metais (XMP – do inglês Extremely Metal-Poor) podem ser o primeiro conjunto formado após a primeira etapa de supernovas, com base na sua composição química. Então, usando IA, os investigadores começaram a estudar um grupo de 450 XMPs - e descobriram algo inesperado!

As XMPs não só mostraram sinais da pegada química das supernovas progenitoras, mas cada estrela individual continha também uma mistura de pegadas de múltiplas supernovas. Isto significa que estrelas primitivas explodiram perto umas das outras. Por outras palavras, as primeiras estrelas do Universo formaram-se em grupos e não sozinhas!

A equipa de investigadores planeia usar este programa alimentado por IA para procurar mais estrelas primitivas em observações futuras.

Imagem: Ilustração esquemática desta investigação. A equipa inventou um algoritmo de aprendizagem automática para distinguir as estrelas formadas a partir do material ejetado por uma única supernova (a vermelho no diagrama) das estrelas formadas a partir do material ejetado por várias supernovas (a azul no diagrama), com base nas abundâncias em elementos medidas a partir dos espectros das estrelas. (Crédito: Kavli IPMU).

Tradução de Teresa Direitinho - NUCLIO - Portal do Astrónomo