Vissa teoretiska modeller tyder på att en exploderande vit dvärg (en stjärna utan kärnbränsle) påverkar en närliggande stjärna, vilket är det som gör en supernova. I slutändan kan detta vara orsaken till utseendet på SN 2018oh
Ett internationellt team av forskare använde Kepler rymdteleskopet i samordning med markbaserade teleskop för att granska i detalj de första stunderna av en stjärnas död. Således var det möjligt att bevittna stjärndöd i en avlägsen galax. Målet med projektet är att förstå hur stjärnorna exploderar.
I mitten av forskningen förefaller supernova SN 2018oh. Kepler under de sista dagarna av sitt arbete (till slutet av bränslet) observerade de minsta förändringarna i ljusets strålning, medan jordteleskop följde omvandlingen av den döende stjärnens färg och atomkomposition. De kombinerade uppgifterna gav oöverträffad observation av början av stjärndöd.
SN 2018oh är ett exempel på en supernova Ia-typ. Denna typ av astronomer använder för att mäta universums expansion och studien av naturen hos mörk materia. Före Kepler var det inte möjligt att utforska de tidiga stadierna av en stellar explosion. En typisk supernova av typen Ia-typ förblir ljus i 3 veckor och börjar sedan blekna ut. I det här fallet blev supernovan ljus tre gånger snabbare än ett typiskt objekt, vilket demonstrerade extremt höga temperaturer. Några teoretiska modeller tyder på att skapandet av en SN 2018oh fungerade som en exploderande vit dvärg, som drabbade den närliggande stjärnan. Kanske vågade chockvågen av en exploderande vit dvärg stjärn-satelliten, vilket skapade en otroligt röd-het och ljus halo som kunde förklara extra ljusstyrka och hög temperatur.
Det är nu klart att ett sådant scenario kan orsaka en viss typ av supernova. Det pensionerade rymdteleskopet Kepler ändrade sin syn på universum och visade att planeter var ett vanligt fenomen i rymden. Och nu vet vi hur stjärnorna slutar sina liv i en ljus explosion. Forskare planerar att ta reda på frekvensen och förekomsten av denna typ av supernova för att klargöra kosmologiska modeller och förbättra uppskattningen av universitetshastigheten.
