Машинное обучение – ключ к открытию более 1200 гравитационных линз – ScienceDaily

Данные исследований DESI (прибор для спектроскопии темной энергии) выявили более 1200 новых гравитационных линз, что примерно вдвое превышает количество известных линз. Эти деформированные и растянутые изображения далеких галактик, обнаруженные с помощью машинного обучения, обученного на реальных данных, предоставляют астрономам поток новых целей для измерения фундаментальных свойств Вселенной, таких как постоянная Хаббла, которая описывает расширяющуюся Вселенную.

Астрономы, ищущие гравитационные линзы, использовали машинное обучение для изучения огромного набора данных, известного как DESI Legacy Imaging Surveys, и обнаружили 1210 новых линз. Данные были собраны в Межамериканской обсерватории Серро-Тололо (CTIO) и Национальной обсерватории Китт-Пик (KPNO), которые являются программами NOIRLab Национального научного фонда. Результаты амбициозного исследования DESI Legacy Imaging Surveys только что вышли в девятый и последний раз.

Гравитационные линзы, которые обсуждаются в научных журналах с 1930-х годов, являются продуктом общей теории относительности Эйнштейна. Теория утверждает, что массивный объект, такой как скопление галактик, может искривлять пространство-время. Некоторые ученые, в том числе Эйнштейн, предсказали, что это искривление пространства-времени можно наблюдать как растяжение и искажение света от фоновой галактики скоплением галактик на переднем плане. Линзы обычно появляются на изображениях в виде дуг и полос вокруг галактик переднего плана и скоплений галактик.

Ожидается, что только 1 из 10000 массивных галактик покажет свидетельства сильного гравитационного линзирования. [1], и найти их непросто. Гравитационные линзы позволяют астрономам исследовать самые глубокие вопросы нашей Вселенной, включая природу темной материи и значение постоянной Хаббла, которая определяет расширение Вселенной. Основным ограничением использования гравитационных линз до сих пор было их небольшое количество известных.

«Массивная галактика искажает пространство-время вокруг себя, но обычно вы не замечаете этого эффекта. Только когда галактика скрыта непосредственно за гигантской галактикой, можно увидеть линзу», – отмечает ведущий автор исследования Сяошэн Хуан из Университет Сан-Франциско. «Когда мы начали этот проект в 2018 году, было всего около 300 подтвержденных сильных линз».

«Как соруководитель исследований DESI Legacy Surveys, я понял, что это идеальный набор данных для поиска гравитационных линз», – объясняет соавтор исследования Дэвид Шлегель из Национальной лаборатории Лоуренса Беркли (LBNL). «Мой коллега Хуанг только что закончил преподавать в бакалавриате по машинному обучению в Университете Сан-Франциско, и вместе мы поняли, что это прекрасная возможность применить эти методы для поиска гравитационных линз».

Исследование линзирования стало возможным благодаря доступности научно обоснованных данных из исследований DESI Legacy Imaging Surveys, которые проводились для определения целей для операций DESI и по которым только что был опубликован девятый и последний набор данных. Эти обзоры представляют собой уникальное сочетание трех проектов, в которых наблюдалась треть ночного неба: Обзор наследия камеры темной энергии (DECaLS), наблюдаемый камерой темной энергии (DECam) на 4-метровом телескопе Виктора М. Бланко в CTIO. в Чили; Исследование наследия Mayall в z-диапазоне (MzLS) [2], камерой Mosaic3 на 4-метровом телескопе Николаса У. Мэйалла в КПНО; и обзор неба в Пекине-Аризоне (BASS) камерой 90Prime на 2,3-метровом телескопе Bok, который принадлежит и управляется Университетом Аризоны и расположен в KPNO.

«Мы разработали проект визуализации Legacy Surveys с нуля как государственное предприятие, чтобы его мог использовать любой ученый», – сказал соавтор исследования Арджун Дей из NOIRLab NSF. «Наше исследование уже выявило более тысячи новых гравитационных линз, и, несомненно, есть еще много других, ожидающих открытия.

Данные исследований DESI Legacy Imaging Surveys передаются астрономическому сообществу через лабораторию Astro Data Lab в Центре науки и данных сообщества NOIRLab (CSDC). «Предоставление готовых для науки наборов данных для открытий и исследований является ключевым моментом нашей миссии», – сказал директор CSDC Адам Болтон. «Исследования DESI Legacy Imaging Surveys – это ключевой ресурс, который астрономическое сообщество может использовать в течение многих лет для подобных исследований».

Для анализа данных Хуанг и его команда использовали суперкомпьютер Национального научного компьютерного центра энергетических исследований (NERSC) в лаборатории Беркли. «Обзоры прежней визуализации DESI имели решающее значение для этого исследования; не только телескопы, инструменты и оборудование, но также обработка данных и извлечение источников», – объясняет Хуанг. «Сочетание широты и глубины наблюдений не имеет себе равных».

Обладая огромным количеством готовых для науки данных, исследователи обратились к разновидности машинного обучения, известной как глубокая остаточная нейронная сеть. Нейронные сети – это вычислительные алгоритмы, которые несколько сравнимы с человеческим мозгом и используются для решения задач искусственного интеллекта. Глубокие нейронные сети имеют много слоев, которые в совокупности могут решить, принадлежит ли объект-кандидат определенной группе. Однако для того, чтобы это сделать, нейронные сети должны быть обучены распознавать рассматриваемые объекты. [3].

Имея в наличии большое количество кандидатов в линзы, исследователи могут проводить новые измерения космологических параметров, таких как постоянная Хаббла. Ключевым моментом будет обнаружение сверхновой в галактике на заднем плане, которая при линзе галактики переднего плана будет выглядеть как несколько световых точек. Теперь, когда астрономы знают, какие галактики демонстрируют признаки сильного линзирования, они знают, где искать. Новые объекты, такие как обсерватория Веры К. Рубин (в настоящее время строящаяся в Чили и управляемая NOIRLab), будут контролировать подобные объекты в рамках своей миссии, позволяя быстро измерять любую сверхновую с помощью других телескопов.

Студенты бакалавриата сыграли значительную роль в проекте с самого начала. Студент Калифорнийского университета Энди Гу сказал: «Моя роль в проекте помогла мне развить несколько навыков, которые я считаю ключевыми для моей будущей академической карьеры».

Ноты

[1] Сильные гравитационные линзы – это линзы, в которых эффект хорошо виден в виде дуг или колец Эйнштейна.

[2] Z-диапазон означает, что данные были получены в инфракрасном диапазоне с центром на длине волны 900 нм.

[3] В качестве примера представьте, что вы пытаетесь научить человека, который никогда не видел ночного неба, распознавать звезды. Придется описать некоторые характеристики: он маленький, яркий, на темном фоне. Но сразу возникают проблемы. Что делать, если несколько звезд находятся рядом? Что делать, если небо немного облачно? Что делать, если объект мигает (значит, это вовсе не звезда, а самолет)? Быстро становится ясно, что определение четкого набора правил для описания объекта на самом деле очень сложно. Однако любой человек, который видел ночное небо, просто сможет узнать другие звезды, как только они их увидят. Это те вещи, в которых люди очень хороши, а компьютеры – очень плохо. Следовательно, необходимо обучать очень сложные нейронные сети распознавать желаемые объекты.

Больше информации

Это исследование было представлено в статье «Обнаружение новых сильных гравитационных линз в исследованиях DESI Legacy Imaging Surveys». Астрофизический журнал.

В состав группы входят X. Хуанг (факультет физики и астрономии Университета Сан-Франциско), К. Сторфер (факультет физики и астрономии Университета Сан-Франциско), А. Гу (факультет физики Калифорнийского университета в Беркли). ), В. Рави (факультет компьютерных наук Университета Сан-Франциско), А. Пилон (факультет физики и астрономии Университета Сан-Франциско), В. Шеу (факультет физики Калифорнийского университета в Беркли), Р. Венгусвами (факультет физики Калифорнийского университета в Беркли), С.Банка (факультет физики Калифорнийского университета в Беркли), А. Дей (NOIRLab NSF), М. Ландриау (физический отдел Национальной лаборатории Лоуренса Беркли), Д. . Ланг (Физический отдел Национальной лаборатории Лоуренса Беркли; Департамент астрономии и астрофизики, Университет Торонто; Институт теоретической физики Периметра, Ватерлоо), А. Мейснер (NOIRLab NSF), Дж. Мустакас (Департамент физики и астрономии Сиенского колледжа ), А. Д. Майерс (Отъезд доктор физики и астрономии, Университет Вайоминга), Р. Саджит (факультет физики Калифорнийского университета, Беркли), Э. Ф. Шлафли (NOIRLab NSF) и Д. Д. Шлегель (Отдел физики Национальной лаборатории Лоуренса Беркли).

.

Leave a Comment