Uma supernova excepcional, denominada SN 2021yfj, foi observada a 2,2 bilhões de anos-luz da Terra. A descoberta, publicada na revista Nature, revelou uma camada rica em silício, enxofre e argônio, antes invisível, expulsa pela estrela pouco antes da explosão.
Estrutura Estelar Revelada
Estrelas massivas possuem uma estrutura em camadas, com elementos mais leves, como hidrogênio e hélio, nas camadas externas e elementos mais pesados em camadas internas. A SN 2021yfj, no entanto, surpreendeu os astrônomos por ter perdido suas camadas externas de hidrogênio, hélio e carbono. Antes da explosão, uma camada rica em silício, enxofre e argônio, normalmente oculta, foi ejetada. Esta descoberta inédita fornece evidências diretas da estrutura interna dessas estrelas, previamente teorizada mas difícil de observar.
Processo de Formação de Elementos
O processo de fusão nuclear no núcleo estelar gera elementos mais pesados. A supernova SN 2021yfj mostra que elementos mais pesados que o oxigênio, como silício, enxofre e argônio, são formados em estágios avançados da evolução estelar. A explosão “iluminou” essa camada expulsa, tornando-a visível para os astrônomos.
"Esta é a primeira vez que vemos uma estrela essencialmente desprovida de suas camadas externas. Mostra-nos como as estrelas são estruturadas e comprova que elas podem perder muita matéria antes de explodir." - Steve Schulze, autor principal do estudo.
Possíveis Causas e Classificação
A causa exata da ejeção da camada de silício e enxofre ainda é desconhecida. Hipóteses incluem interação com uma estrela companheira, ventos estelares excepcionalmente fortes ou uma explosão pré-supernova. A pesquisa sugere que a estrela pode ter se autodestrutído. A SN 2021yfj foi classificada como um novo tipo de supernova, tipo Ien.
Desdobramentos e Questões Futuras
A descoberta desafia os modelos atuais de evolução estelar, indicando a necessidade de revisão das teorias sobre o fim da vida de estrelas massivas. A descoberta de outras supernovas do tipo Ien é crucial para melhor compreender sua natureza e frequência no universo. A utilização de modelos de aprendizado de máquina, como citado no estudo, pode auxiliar na identificação de eventos similares em grandes conjuntos de dados de pesquisas futuras.
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