Przejdź do treści

Astronomowie tworzą największy katalog galaktyk i gwiazd w 3D

katalogi astronomiczne - Pan-STARRS1

Zespół astronomów z Uniwersytetu Hawajskiego stworzył największy na świecie trójwymiarowy katalog pozycji gwiazd, galaktyk i kwazarów. Zespół wykorzystał przy tym dane z teleskopu Panoramic Survey Telescope and Rapid Response System - Pan-STARRS1 (PS1) na szczycie Haleakala. Badania PS1 3Pi to jak dotąd największy z głębokich, wielobarwnych przeglądów optyczny, obejmujący aż trzy czwarte całego nieba.

Astronomowie z IfA (Manoa Institute for Astronomy) zastosowali w budowie tego katalogu nowatorskie narzędzia obliczeniowe. Dzięki nim można było rozszyfrować, które z przeanalizowanych 3 miliardów obiektów są gwiazdami, a które galaktykami lub kwazary. W przypadku galaktyk oprogramowanie to oszacowało również ich odległości od Słońca.

Powstały w ten sposób katalog 3D jest od teraz dostępny jako produkt naukowy za pośrednictwem Archiwum Mikulskiego dla Teleskopów  Kosmicznych (https://archive.stsci.edu/hlsp/ps1-strm). W całości liczy sobie około 300 GB, a użytkownicy naukowi mogą przeszukiwać katalog między innymi za pośrednictwem interfejsu SQL CasJobs MAST, jak również pobrać cały zbiór danych w postaci tabeli do odczytu na własnym komputerze.

Astronomowie najpierw wykonali te publicznie dostępne pomiary spektroskopowe, które pozwalają im na precyzyjną klasyfikację obiektów i określanie odległości, a następnie przekazali je algorytmowi sztucznej inteligencji. Proces wykorzystania uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji był kluczem do ustalenia, jak dokładnie określić te same właściwości na podstawie różnych miar związanych z barwami i rozmiarami tych obiektów. To podejście, oparte na pracy tzw. sztucznej sieci neuronowej, pozwoliło uzyskać ogólną dokładność klasyfikacji obiektów na poziomie 98,1% dla galaktyk, 97,8% dla gwiazd i 96,6% dla kwazarów. Szacunki odległości galaktyk są podane z dokładnością do prawie 3%.

Robert Beck, główny autor badań, opisuje ten proces tak: - Wykorzystując najnowocześniejszy algorytm optymalizacji, przygotowaliśmy spektroskopowy zestaw treningowy obejmujący prawie 4 miliony źródeł światła. Dane te posłużyły do nauczenia algorytmu zbudowanego w oparciu o sieć neuronową poprawnego przewidywania wspólnych cech różnych typów źródeł astronomicznych i odległości galaktyk, przy jednoczesnej korekcji danych na wpływ ekstynkcji na rejestrowane światło, której źródłem jest pył obecny w Drodze Mlecznej.

Poprzednią największą mapą Wszechświata w zakresie światła widzialnego był katalog SDSS (Sloan Digital Sky Survey), który obejmuje "zaledwie" jedną trzecią nieba. Nowy katalog podwaja badany obszar nieboskłonu, a do tego ma lepsze statystyki i zawiera szczególne te obszary nieba, które w SDSS zostały z różnych przyczyn pominięte.

István Szapudi, współautor tych badań, zauważa, że już wstępna wersja tego nowego katalogu, obejmująca znacznie mniejszy obszar, umożliwiła astronomom odkrycie największej znanej pustki we Wszechświecie, możliwej przyczyny istnienia tak zwanej Zimnej Plamy. Nowy, dokładniejszy i większy katalog zawierający fotometryczne przesunięcia ku czerwieni będzie jego zdaniem punktem wyjścia dla wielu przyszłych odkryć.

- Ta piękna mapa Kosmosu stanowi zaledwie jeden przykład tego, jak naukową moc dużych zbiorów danych z Pan-STARRS można zwielokrotnić za pomocą technik sztucznej inteligencji i uzupełniających się wzajemnie obserwacji - podsumowuje Ken Chambers, dyrektor Pan-STARRS i astronom z IfA. - Wraz z upływem czasu, gdy Pan-STARRS będzie wciąż zbierał coraz nowe dane, będziemy wykorzystywać uczenie maszynowe do wydobywania jeszcze większej ilości informacji o obiektach znajdujących się w pobliżu Ziemi, w Układzie Słonecznym, w naszej Galaktyce i naszym Wszechświecie.


Czytaj więcej:

 

Źródło: University of Hawaiʻi

Opracowanie: Elżbieta Kuligowska

Na zdjęciu: Pan-STARRS1 - typowy obraz nieba.
Źródło: R. White/STScI

Reklama