Una enana blanca es lo que queda de una estrella como el Sol después de que expulsa sus capas exteriores. Queda un núcleo caliente del tamaño de la Tierra, pero con una masa cercana a la solar. Una cucharadita de esa materia pesaría como un camión. Algunas de estas estrellas poseen campos magnéticos muy intensos, mil millones de veces más potentes que el terrestre. Pero esos objetos escasean en los catálogos: son tenues y los sondeos habituales del cielo los pasan por alto.
Los científicos tomaron datos de varios miles de enanas blancas con atmósfera de hidrógeno y aplicaron dos algoritmos de aprendizaje automático. El primero, reducción de dimensionalidad, comprime los datos complejos en un mapa visual donde los objetos similares quedan cerca. El segundo, modelado estocástico, busca en ese mapa cúmulos naturales. Así aparecieron en los datos grupos separados de enanas blancas, cada uno con su masa, temperatura y edad.
El resultado más interesante: al saber cómo son las enanas blancas magnéticas ya confirmadas, el algoritmo estimó la intensidad del campo para cientos de otras estrellas sin mediciones directas. Resultó que esos 'imanes ocultos' son mucho más numerosos en la muestra de lo que se pensaba. El aprendizaje automático funcionó como un filtro inteligente que encuentra objetos raros entre los comunes.
Este enfoque recuerda a clasificar frutas en una cinta transportadora: por color, tamaño y densidad, la máquina separa variedades raras que una persona podría pasar por alto. Solo que aquí, en lugar de manzanas, hay estrellas, y en lugar de una cinta, los datos de los telescopios.
El campo magnético de una enana blanca puede ser mil millones de veces más fuerte que el terrestre; un campo así desgarraría los átomos cerca de la superficie de la estrella.