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    La misión ARIEL exoplaneta celebra el desafío del aprendizaje automático y el lanzamiento de la ciencia ciudadana

    El análisis de datos de misiones espaciales no es fácil, especialmente si necesita observar un planeta que pasa frente a su estrella, que a menudo se encuentra a cientos de años luz de distancia. A tal distancia Una de las cuestiones principales es diferenciar qué es planeta y qué estrella. El Desafío de datos ARIEL de aprendizaje automático abordó el problema de identificar y corregir los efectos de las manchas en la estrella a partir de las débiles señales de las atmósferas de los exoplanetas. Esta imagen muestra un planeta en tránsito que pasa frente a una estrella con manchas estelares. Crédito:ESO / L. Calçada

    ARIEL, una misión de la ESA para realizar el primer estudio a gran escala de atmósferas de exoplanetas, ha anunciado los ganadores de su primer Reto internacional de datos de aprendizaje automático y ha lanzado un nuevo proyecto, ExoClocks, dirigido a astrónomos aficionados y científicos ciudadanos.

    Los ganadores del Data Challenge, James Dawson (Equipo SpaceMeerkat), y Vadim Borisov (Equipo major_tom), se anunciaron hoy en la Reunión Conjunta EPSC-DPS 2019 en Ginebra. La pareja encabezó la clasificación de la competencia de 112 individuos y equipos registrados. El desafío de los datos, lanzado en abril, abordó el problema de eliminar el ruido de las observaciones de exoplanetas causado por las manchas estelares y por la instrumentación.

    Nikos Nikolaou del Centro de Datos Exoquímicos de la UCL, quien ideó la competencia, dijo, "Los resultados de la competencia superaron nuestras expectativas, tanto en términos de la calidad de las soluciones técnicas presentadas como en el gran número de inscripciones para el desafío, que rivalizó con la participación en concursos abiertos de aprendizaje automático con grandes premios monetarios ".

    Hoy se lleva a cabo una sesión dedicada en EPSC-DPS 2019 para presentar las metodologías utilizadas por los equipos ganadores a la comunidad de investigación de exoplanetas. para compartir avances en estadísticas computacionales y aprendizaje automático. Los cinco equipos mejor clasificados también han sido invitados a presentar sus soluciones en la Conferencia Europea de Aprendizaje Automático (ECML-PKDD 2019) el viernes. La participación en ambas conferencias tiene como objetivo desarrollar colaboraciones más estrechas entre los investigadores de exoplanetas y las comunidades de aprendizaje automático y estadística.

    Cuando un planeta cruza directamente entre nosotros y su estrella, vemos que la estrella se atenúa ligeramente porque el planeta bloquea una parte de la luz. Podemos hacer una gráfica llamada curva de luz con el brillo de la estrella en función del tiempo. Usando esta trama, podemos ver qué porcentaje de la luz de la estrella bloquea el planeta y cuánto tarda el planeta en cruzar el disco de la estrella. Los planetas más grandes bloquean más luz. Crédito:NASA / Goddard Media Studios

    ARIEL también ha lanzado el proyecto "ExoClock" para recopilar mediciones conocidas como "curvas de luz" que muestran la caída en la intensidad cuando un planeta transita frente a su estrella anfitriona y bloquea parte de la luz. Cuando ARIEL comience su misión de observar 1000 exoplanetas en 2028, deberá tener un conocimiento preciso del tiempo de tránsito esperado de cada planeta que observe. Los tránsitos se pueden medir utilizando telescopios de pequeña y mediana escala y brindan información clave sobre los exoplanetas, incluyendo su tamaño, orbita, masa y densidad. ExoClock tiene como objetivo reclutar a la comunidad astronómica aficionada importante y activa de todo el mundo para recopilar un gran número de observaciones de curvas de luz y mejorar la precisión de los tiempos de tránsito.

    "Esta es la primera convocatoria abierta para unirse al proyecto ExoClock y alentamos a todos los observadores interesados ​​a formar parte de la misión ARIEL de la ESA. Cada observación de tránsito es única e importante. Al participar en ExoClock, los ciudadanos de todo el mundo pueden contribuir al éxito de la misión ARIEL, "dijo Anastasia Kokori, quien anunció el lanzamiento de ExoClock en EPSC-DPS 2019.

    The ExoClock platform includes target prioritization and an alert systemto maximize coverage of exoplanet targets and efficient use of resources. Users are given a personalized schedule based on their telescopes and their geographical location. The lightcurves submitted will be analyzed, published and credited on ExoClock website and may become part of scientific publications.

    Artist’s impression of ARIEL on its way to Lagrange Point 2 (L2). Aquí, the spacecraft is shielded from the Sun and has a clear view of the whole sky. Credit:ARIEL space mission/Science Office

    Experienced observers can register directly at exoclock.space and get started. For observers that are new to exoplanet transits, training is provided through the ExoWorlds Spies project (exoworldsspies.com). All online resources are currently available free of charge in English and in Greek.

    Giovanna Tinetti, Principal Investigator for the ARIEL mission, said:"ARIEL is a challenging mission that's pushing the boundaries of exoplanet research. The Data Challenges and ExoClock project are enabling us to build a global community of collaborators with a diverse mix of skills and backgrounds. We look forward to working with them over the next few years to develop networks, tools and analysis techniques in preparation for the mission's launch in 2028."


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