NASA, gönüllüleri karanlık enerji arayışında galaksileri keşfetmeye davet ediyor

Hobby-Eberly Teleskobu'na kurulu 150 tayfçeker kullanılarak yapılan beş yıllık gözlemler boyunca,

araştırmacılar bir milyondan fazla araştırma yapmayı planlıyor9 ila 11 milyar ışıkyılı uzaklıkta bulunan galaksiler. Bu, Evrenin farklı dönemlerdeki genişleme oranının ölçülmesine ve karanlık enerjinin incelenmesine yardımcı olacaktır. NASA, galaksileri sınıflandırmak için gönüllülerin yardımına ihtiyaç duyuyor.

Değişen evrenin bir örneği, hızlandırılmış genişleme, standart teorinin öne sürdüğü gibi, karanlık enerjiden kaynaklanır. Resim: NASA

Hobby-Eberle teleskobunda 150uzak galaksilerden spektral çizgileri analiz eden tekrar üretilebilir bloklarla (VİRÜS) görünür integral alanın spektrografları. Bunlar, küçük dalga boyu aralıklarında ışığın emisyonu veya absorpsiyonundan kaynaklanan spektrumdaki çizgilerdir. Genellikle yıldızların, gezegenlerin veya moleküler gaz bulutlarının atmosferlerindeki atomları veya molekülleri tanımlamak için kullanılırlar.

Cihazlar 2016'dan beri çalışıyor ve veri topluyorçekim için hemen hemen her "karanlık" gece (ayın görünmediği ve gökyüzünün açık olduğu zaman). Spektral çizgilerdeki değişiklikler, evrenin genişlemesinin neden olduğu bir kırmızıya kaymayı gösteriyor. HETDEX proje araştırmacıları verileri temizliyor, topluyor ve katalogluyor. Her gece, bu çalışma potansiyel olarak binlerce uzak galaksiyi ortaya çıkarıyor.

Proje logosu. Resim: NASA

Hangi galaksileri belirlemek en zor şeyaraştırma çağına (9 ila 11 milyar ışıkyılı) aittir ve Dünya'ya daha yakındır. NASA, uzak galaksilerden gelen sinyalleri belirlemek için sivil gönüllüleri görevlendirmeyi planlıyor. Bu tür galaksiler (Lyman alfa yayıcıları), bir dalga boyu aralığında parlak bir şekilde yaymalarıyla ayırt edilirler. Görüntülerde, nispeten zayıf flaşlar veya noktalar olarak görünürler.

Karanlık Enerji Kaşiflerinde, gönüllülerevrenin bir haritasını oluşturmaya yardımcı olmak için uzak galaksilerin resimlerini ve diğer verileri görüntüleyin. Makine öğrenimi ve erken Evren çalışmasının otomasyonu için hazır görüntü sınıflandırmaları kullanılacaktır. Araştırmacılar, kullanıcılar ve yapay zeka tarafından kataloglanan uzak galaksilerin analizinin, evrenin karanlık enerjiyle ilişkili genişleme hızındaki değişikliği hesaplamaya yardımcı olacağını belirtiyor.

Daha fazla oku:

Roma betonunun dayanıklılığının sırrı ortaya çıkıyor: restore edilebilir

Genetikçiler, insanlarda gebe kalma yaşının 250.000 yılda nasıl değiştiğini belirlediler.

Güneş yılı en güçlü sınıfın parıltısıyla açtı