Хибні сигнали в даних космічних телескопів спотворюють вимірювання відстаней до галактик. Алгоритм, навчений відсіювати такі дефекти, на нових приладах дає неточний результат. Виправити це пропонують добровольцям. Новий проєкт громадянської науки Artifact InSPECtor пропонує будь-кому переглядати реальні знімки спектрів і позначати помилкові ділянки.
Що роблять волонтери
Волонтери працюють зі справжніми знімками Euclid, а з початку 2027 року до них додадуться дані обсерваторії Nancy Grace Roman Space Telescope. Спершу учасника навчають відрізняти дефекти від реальних структур.
Далі людина переглядає позначені програмою ділянки та підтверджує або відхиляє кожну. Ці відповіді йдуть на уточнення інструкцій для алгоритму.
Два телескопи й темна енергія
Обсерваторія Euclid, яку побудувала ESA за важливої участі NASA, збирає світло мільйонів віддалених галактик. За допомогою нового телескопа спостерігатимуть приблизно таку саму кількість обʼєктів, але на інших відстанях і з іншою щільністю розподілу по небу.
Обидва набори даних мають показати, як саме розширюється Всесвіт. Причиною цього процесу вважають темну енергію, природа якої досі невідома.
Як працює спектрограф
Щоб зібрати потрібні дані, на обох обсерваторіях застосовують спектрограф. Прилад працює як призма і розкладає випромінювання кожного обʼєкта на кольорову смугу, навіть якщо той перебуває дуже далеко.
Такі смуги називають спектрами. З них визначають відстань до галактики, склад її зоряного населення і властивості надмасивної чорної діри в центрі.
Звідки беруться артефакти
Перешкодою для такого аналізу є артефакти. Так називають сигнали, що походять не від реальних астрономічних тіл, а від самої апаратури або від сторонніх чинників.
Промінь може відбитися від корпусу телескопа, а в детектор влучають космічні частинки. Свою частку спотворень додають особливості камери та електроніки.
Ефект приблизно такий самий, як пляма на обʼєктиві смартфона або сонячний відблиск, що перекриває частину кадра. Астрономи вже навчили нейромережі відсіювати подібний брак, але, за даними NASA, на відносно нових приладах точність такого відбору падає.
Досвід Galaxy Zoo
У 2007 році в межах проєкту Galaxy Zoo вдалося класифікувати близько мільйона галактик зі Слоанівського цифрового огляду неба. Саме такі людські позначки згодом лягли в основу навчальних наборів для перших астрономічних нейромереж.
Для участі достатньо смартфона, планшета або компʼютера. Вік значення не має, серед перших добровольців була девʼятирічна Мейв Ф., якій сподобалась сама ідея навчати компʼютери нових навичок.
