Pan-STARRS1 Imagen de estudio del cielo. Crédito R. White / STScI
Un equipo de astrónomos de la Universidad de Hawai en el Instituto Mānoa de Astronomía (IfA) ha producido el catálogo de imágenes astronómicas tridimensionales de estrellas más grande del mundo. galaxias y cuásares. El equipo utilizó datos del telescopio panorámico y del sistema de respuesta rápida de UH o Pan-STARRS1 (PS1) en Haleakalā. El levantamiento PS1 3π es el levantamiento óptico multicolor profundo más grande del mundo, que abarca tres cuartas partes del cielo. Los astrónomos de IfA aplicaron nuevas herramientas computacionales al catálogo, para descifrar cuáles de los 3 mil millones de objetos son estrellas, galaxias o cuásares. Por las galaxias el software también obtuvo estimaciones de sus distancias.
El catálogo 3-D resultante está ahora disponible como un producto científico de alto nivel a través del Archivo Mikulski para Telescopios Espaciales. Tiene un tamaño aproximado de 300 GB, y los usuarios científicos pueden consultar el catálogo a través de la interfaz SQL de MAST CasJobs, o descargue la colección completa como una tabla legible por computadora.
Crear un catálogo 3D
Los astrónomos tomaron medidas espectroscópicas disponibles públicamente que proporcionan clasificaciones y distancias definitivas de objetos, y los alimentó a un algoritmo de inteligencia artificial. El proceso de IA fue clave para ayudar al equipo a descubrir cómo determinar con precisión las mismas propiedades a partir de varias medidas de los colores y tamaños de los objetos. Este enfoque de inteligencia artificial o aprendizaje automático con una "red neuronal de retroalimentación" logró una precisión de clasificación general del 98,1% para las galaxias. 97,8% para estrellas y 96,6% para cuásares. Las estimaciones de distancia de la galaxia tienen una precisión de casi el 3%.
El autor principal del estudio, Robert Beck, ex becario postdoctoral de cosmología en IfA, describió el proceso. "Utilizando un algoritmo de optimización de última generación, aprovechamos el conjunto de entrenamiento espectroscópico de casi 4 millones de fuentes de luz para enseñar a la red neuronal a predecir tipos de fuentes y distancias de galaxias, mientras que al mismo tiempo corrige la extinción de la luz por el polvo en la Vía Láctea ".
Mapa de densidad del universo para galaxias entre 1,5 y 3 mil millones de años luz de distancia. Crédito:Universidad de Hawái en Manoa
Previamente, el mapa más grande del universo fue creado por Sloan Digital Sky Survey (SDSS), que cubre solo un tercio del cielo. El nuevo catálogo duplica el área encuestada, tiene mayores estadísticas, y contiene áreas específicas que el SDSS pasó por alto.
Si un astrónomo y coautor del estudio, István Szapudi, señaló que "ya, una versión preliminar de este catálogo, cubriendo un área mucho más pequeña, facilitó el descubrimiento del vacío más grande del universo, la posible causa del punto frío. El nuevo, más preciso, y un catálogo fotométrico de corrimiento al rojo más grande será el punto de partida para muchos descubrimientos futuros ".
"Este hermoso mapa del universo proporciona un ejemplo de cómo el poder del conjunto de datos masivos Pan-STARRS se puede multiplicar con técnicas de inteligencia artificial y observaciones complementarias, "explicó el director de Pan-STARRS y astrónomo asociado de IfA, Ken Chambers. "A medida que Pan-STARRS recopila cada vez más datos, utilizaremos el aprendizaje automático para extraer aún más información sobre los objetos cercanos a la Tierra, nuestro sistema solar, nuestra galaxia y nuestro universo ".
