PREDICEN EL NACIMIENTO DE UNA ESTRELLA
Fuente: SINC
El astrofísico João Alves, director del Observatorio de Calar Alto (Almeria), y su colega Andreas Bürkert, del observatorio alemán de la Universidad de Munich, creen que el inevitable futuro de la nube sin estrellas Barnard 68 será colapsar y originar una nueva estrella, según un artículo que ha publicado recientemente la revista The Astrophysical Journal.
Barnard 68 (B68) es una nebulosa oscura situada en la constelación de Ofiuco, a unos 400 años luz de distancia. Entre los tipos de nebulosas, nubes interestelares de polvo y gas situadas dentro de la Vía Láctea, se encuentran las denominadas oscuras, cuya silueta oculta la luz de las estrellas y otros objetos que se encuentran detrás.
Los científicos consideran a las nebulosas como fábricas de estrellas. La teoría más aceptada entre los astrónomos es que éstas se formarían a partir de la condensación de las gigantes nubes de gas por el efecto de su propia gravedad, hasta que la alta densidad y temperatura iniciaría la fusión nuclear que originaría la estrella. Esta es la teoría más aceptada entre los astrónomos, aunque se desconocen todavía muchos detalles del proceso. El nuevo estudio podría arrojar alguna luz.
Los astrofísicos Alves y Bürkert proponen que la colisión de dos nubes de gas puede ser el mecanismo que active el nacimiento de la estrella. En el caso de Barnard 68 sugieren que ya está en un estado inestable inicial y que pronto, en un plazo de unos 200.000 años, colapsará.
Las imágenes de densidad que han tomado reflejan que B68 es una fría nube de gas con una masa equivalente a dos soles, pero hay otra diez veces menor (de 0,2 masas solares) que se está aproximando y está a punto de chocar.
Para probar su teoría los dos astrofísicos han simulado este escenario en un superordenador de la Universidad de Munich. De acuerdo a los modelos teóricos, introdujeron los datos correspondientes a dos glóbulos separados por un año luz, con una masa y velocidad parecidas a las de la nebulosa Barnard 68 y su pequeña acompañante. Gracias a un algoritmo numérico los investigadores comprobaron cómo estas dos nubes de gas virtuales evolucionaban en el tiempo.
El Sol tendrá un nuevo vecino
Los resultados revelaron que el glóbulo menor penetraba en el mayor después de alrededor 1,7 millones de años a una velocidad de 370 metros por segundo. El modelo también reflejó que la estabilidad de la situación inicial se perdía con el tiempo. Al fusionarse los dos glóbulos se generaban densidades enormes que hacían colapsar el sistema, creando las condiciones ideales para la formación de una estrella.
Los investigadores realizaron varias simulaciones, variando los parámetros físicos de los glóbulos, hasta deducir bajo qué circunstancias la fusión de dos nubes de gas conduce a su colapso posterior. Según los cálculos de Bürkert y Alves, dentro de 200.000 años, y no muy lejos del Sistema Solar, nacerá una nueva estrella, en cuyas inmediaciones también podrían formarse planetas.
Referencia bibliográfica:
Andreas Burkert y João Alves. THE INEVITABLE FUTURE OF THE STARLESS CORE BARNARD 68. The Astrophysical Journal 695 (2): 1308-1314, abril de 2009.
Últimas publicaciones
Un equipo de investigación del Instituto de Ciencia de los Materiales de Sevilla (ICMS-CSIC-US) ha desarrollado un nanomaterial en forma de láminas que captura contaminantes como plomo, cadmio y mercurio en medios líquidos. Esta propuesta plantea una alternativa eficiente, sostenible y complementaria a los sistemas de depuración convencionales.
Sigue leyendoLa iniciativa recorrerá este mes todas las provincias andaluzas con un total de 28 actividades. En los talleres y observaciones astronómicas se ofrecerá a los participantes información sobre seguridad en la observación de los eclipses.
Sigue leyendoInvestigadores de la Universidad de Cádiz proponen reducir el impacto energético de los modelos de lenguaje de gran tamaño, como los usados por chatGPT o Gemini, tecnologías cada vez más presentes en asistentes virtuales, educación o investigación científica. Plantean además optimizar el software que ejecuta estos sistemas para mejorar su rendimiento sin necesidad de modificar los propios modelos de inteligencia artificial (IA).
Sigue leyendo

