Bautizado como AT2018cow o, simplemente, “vaca”, ese objeto estalló rápidamente y desapareció con la misma rapidez. (semisquare-x3)
Bautizado como AT2018cow o, simplemente, “vaca”, ese objeto estalló rápidamente y desapareció con la misma rapidez. (NASA)

El 16 de junio de 2018, un misterioso objeto brillante estalló en el cielo, a unos 200 millones de años luz de nuestro planeta.

Bautizado como AT2018cow o, simplemente, “vaca”, ese objeto estalló rápidamente y desapareció con la misma rapidez.

El fenómeno se pudo observar desde el telescopio ATLAS de Hawaii, aunque en ese momento los astrónomos no sabían exactamente qué lo había causado.

Sin embargo, ahora los científicos consideran que pudo tratarse del nacimiento de un agujero negro o de una estrella de neutrones, lo que representaría la primera vez que se puede presenciar semejante evento.

Un grupo de 45 astrónomos internacionales analizó el evento, combinando imágenes de diversas fuentes, incluidos rayos X duros (de elevada energía y con una longitud de onda más corta) y ondas de radio.

Los resultados revelan que se trataría de la primera vez que el ser humano caza el momento en el que una estrella muere para dar lugar a un agujero negro.

Dicha investigación fue presentada esta semana en la reunión anual de la American Astronomical Society en Seattle (Washington, Estados Unidos), y será publicada pronto en el Astrophysical Journal.

En un primer momento, los expertos consideraron que podría tratarse de una supernova, pero “lo que observamos desafiaba nuestros actuales conocimientos sobre la muerte estelar”, señaló la autora principal del estudio, Raffaella Margutti, en un comunicado de la Universidad de Northwestern (EE.UU.).

Además, los astrónomos pudieron identificar patrones típicos de objetos que atraen la materia que hay en su entorno, ya sea un agujero negro o una estrella de neutrones, según un comunicado de la Agencia Espacial Europea (ESA), que usó su observatorio espacial de rayos X XMM-Newton para estudiar el evento.

Los expertos seguirán analizando los datos de XMM-Newton para tratar de comprender la naturaleza de lo sucedido, según indicó la coautora del estudio Giulia Migliori, de la Universidad de Bolonia (Italia).


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