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Die Öffentlichkeit in die Forschung zur Dunklen Energie einbeziehen

Mach mit beim Kampf, Galaxien zu klassifizieren und lern was über dunkle Energie.

― 6 min Lesedauer


Bürgerscience und DunkleBürgerscience und DunkleEnergieGalaxien zu klassifizieren.Schau dir die Welt an und hilf mit,
Inhaltsverzeichnis

Astronomie ist ein riesiges Feld, und viele Entdeckungen hängen davon ab, grosse Datenmengen zu analysieren. Ein spannendes Gebiet in diesem Bereich ist die Untersuchung der dunklen Energie, die als Treiber für die Expansion des Universums gilt. Um diese Herausforderung anzugehen, haben Wissenschaftler Projekte gestartet, die die Öffentlichkeit einladen, wichtige astronomische Objekte zu identifizieren. Eines dieser Projekte heisst Dark Energy Explorers.

Was ist Dunkle Energie?

Dunkle Energie ist eine mysteriöse Kraft, die dafür verantwortlich sein soll, dass sich das Universum beschleunigt ausdehnt. Als Wissenschaftler erstmals entfernte Supernovae beobachteten, fanden sie heraus, dass diese Explosionen weiter entfernt waren als erwartet. Diese überraschende Entdeckung führte zur Idee, dass etwas – jetzt als dunkle Energie bezeichnet – die Galaxien auseinanderdrückt.

Die Bedeutung von Citizen Science

Citizen Science ist eine Möglichkeit, die Öffentlichkeit in wissenschaftliche Forschung einzubeziehen. Dieser Ansatz erlaubt es Leuten ohne formelle wissenschaftliche Ausbildung, zu echten Forschungsprojekten beizutragen. Durch die Teilnahme an diesen Projekten können Freiwillige Wissenschaftler dabei helfen, Daten zu analysieren, Muster zu identifizieren und sogar Entdeckungen zu machen. In der Astronomie kann Citizen Science eine entscheidende Rolle bei der Verarbeitung riesiger Datenmengen von Teleskopen spielen.

Das Hobby-Eberly-Teleskop Dunkle Energie Experiment

Das Hobby-Eberly-Teleskop Dunkle Energie Experiment, oder HETDEX, ist ein solches Projekt. HETDEX zielt darauf ab, zu messen, wie schnell sich das Universum ausdehnt und wie weit entfernt verschiedene Galaxien sind. Dafür wird das Teleskop nach bestimmten Arten von Galaxien suchen, die als Lyman-alpha-Emitter bekannt sind und den Wissenschaftlern helfen können, die Natur der dunklen Energie zu verstehen.

Die Rolle der Dark Energy Explorers

Dark Energy Explorers ist eine Bürgerwissenschaftsinitiative, die mit HETDEX verbunden ist. Dieses Projekt lädt Freiwillige aus der ganzen Welt ein, dabei zu helfen, die von dem Teleskop gesammelten Daten zu klassifizieren. Während das Teleskop Millionen von Beobachtungen aufnimmt, hilft Dark Energy Explorers sicherzustellen, dass die Wissenschaftler all diese Informationen sinnvoll verarbeiten können. Das Ziel ist, die Schätzungen zur Expansionsrate des Universums und anderen wichtigen Messungen zu verbessern.

Wie Dark Energy Explorers funktioniert

Die Teilnehmer von Dark Energy Explorers haben die Aufgabe, Bilder von Galaxien basierend auf ihren Eigenschaften zu klassifizieren. Der Prozess ist einfach und benutzerfreundlich gestaltet, sodass jeder mitmachen kann. Freiwillige sehen sich verschiedene Bilder an und treffen Entscheidungen darüber, was sie sehen. Zum Beispiel könnten sie entscheiden, ob ein Objekt wie eine entfernte Galaxie oder etwas anderes aussieht.

Freiwillige schulen

Um den Freiwilligen zu helfen, sich mit ihren Aufgaben wohlzufühlen, bietet Dark Energy Explorers ein klares Tutorial an. Dieses Tutorial führt die Nutzer durch den Klassifizierungsprozess, ohne sie mit Fachbegriffen oder komplexen Begriffen zu überfordern. Die Teilnehmer lernen, worauf sie in den Bildern achten sollten, zum Beispiel auf die Grösse und Helligkeit der Objekte.

Der Klassifizierungsprozess

Der Klassifizierungsprozess umfasst zwei Hauptaufgaben. Die erste besteht darin, zu identifizieren, ob ein Objekt eine nahe Galaxie oder eine weiter entfernte ist. Die Teilnehmer suchen nach Hinweisen, wie der Helligkeit des Objekts und wie es in den Bildern erscheint. Die zweite Aufgabe konzentriert sich darauf, Daten zu durchforsten, um zuverlässige Signale aus dem Rauschen herauszufiltern. Diese Aufgabe ist besonders wichtig, um potenzielle Lyman-alpha-Emitter genau zu klassifizieren.

Der Einfluss der Bürgeranstrengungen

Seit dem Start Anfang 2021 hat Dark Energy Explorers eine bedeutende Teilnahme erreicht. Tausende von Freiwilligen aus über achtzig verschiedenen Ländern haben zum Projekt beigetragen. Ihre gemeinsamen Anstrengungen haben zu Millionen von Klassifizierungen geführt, was die Arbeitslast für professionelle Astronomen erheblich reduziert.

Datenanalyse

Nach der Klassifizierung der Bilder analysieren Wissenschaftler die Daten, um ihr Verständnis über dunkle Energie zu verbessern. Die Klassifikationen der Freiwilligen helfen, die Beobachtungen des Teleskops zu verfeinern, indem falsche Signale herausgefiltert und echte hervorgehoben werden. Diese gemeinsame Anstrengung verbessert die Qualität der Daten und führt zu genaueren Messungen.

Die Bedeutung der visuellen Prüfung

Einer der kritischen Aspekte des Projekts ist die visuelle Prüfung. Während Algorithmen helfen können, Galaxien zu identifizieren, kann das menschliche Auge subtile Merkmale erkennen, die Maschinen möglicherweise übersehen. Durch die visuelle Inspektion der Daten durch Freiwillige zielt das Projekt darauf ab, die Kontamination durch falsche Signale niedrig zu halten und ein sauberes, zuverlässiges Datenset zu gewährleisten.

Die Rolle des maschinellen Lernens

Neben der Nutzung von Citizen Science integriert das Dark Energy Explorers Projekt auch maschinelles Lernen in seine Bemühungen. Sobald Freiwillige die Daten klassifizieren, können diese Informationen genutzt werden, um Algorithmen zu trainieren, die Muster effektiver identifizieren. Maschinenlernmodelle ergänzen die Klassifikationen der Freiwilligen und helfen, die gesamte Analyse zu verbessern.

Bildung und Engagement

Dark Energy Explorers legt auch Wert auf die Bildung der Teilnehmer. Durch das Einbeziehen in den wissenschaftlichen Prozess fördert das Projekt ein tieferes Verständnis für Astronomie und die Forschung zur dunklen Energie. Die Teilnehmer lernen nicht nur, wie man Galaxien klassifiziert, sondern auch über die breiteren Implikationen ihrer Arbeit im Verständnis des Universums.

Eine Gemeinschaft schaffen

Das Projekt hat eine Gemeinschaft geschaffen, in der Freiwillige sich untereinander und mit den Wissenschaftlern vernetzen können. Über Diskussionsforen können die Teilnehmer Fragen stellen, Beobachtungen teilen und Feedback vom HETDEX-Team erhalten. Diese fortlaufende Kommunikation fördert die Zusammenarbeit und steigert die Begeisterung für das Projekt.

Die bisherigen Ergebnisse

Bis jetzt hat Dark Energy Explorers Tausende von Klassifizierungen generiert und wächst weiter. Freiwillige haben viele verschiedene Arten von Galaxien klassifiziert und dazu beigetragen, das Verständnis der dunklen Energie zu verbessern. Die durch diese Citizen-Science-Initiative gesammelten Daten unterstützen die grösseren Ziele von HETDEX und helfen, das Wissen in der Astronomie voranzubringen.

Zukünftige Ziele

In Zukunft will Dark Energy Explorers seine Reichweite und Wirkung weiter ausbauen. Das Projekt plant, noch mehr Teilnehmer einzubeziehen, die Klassifizierungsalgorithmen zu verfeinern und die bereitgestellten Bildungsmaterialien für Freiwillige zu verbessern. Durch die Erhöhung der Teilnahme erhofft sich das Projekt, noch mehr Daten zu sammeln, um die Genauigkeit der Messungen zur dunklen Energie zu verbessern.

Fazit

Dark Energy Explorers ist mehr als nur ein Projekt; es steht für eine neue Art, Wissenschaft zu betreiben. Indem die Öffentlichkeit eingeladen wird, teilzunehmen, eröffnet es Möglichkeiten für Engagement in der Astronomie und das Verständnis komplexer Themen wie dunkle Energie. Durch die Zusammenarbeit zwischen Freiwilligen und Wissenschaftlern will das Projekt neue Einblicke in die Expansion des Universums und die Kräfte, die es formen, gewinnen.

Aufruf zum Handeln

Wenn du dich für Astronomie interessierst und einen Unterschied machen möchtest, überlege dir, Dark Energy Explorers beizutreten. Deine Beiträge können Wissenschaftlern helfen, das Universum zu verstehen und die Geheimnisse der dunklen Energie zu entschlüsseln. Durch die Teilnahme wirst du Teil einer globalen Gemeinschaft, die sich dafür einsetzt, die Wissenschaft voranzubringen und das Universum zu erkunden.

Originalquelle

Titel: Using Dark Energy Explorers and Machine Learning to Enhance the Hobby-Eberly Telescope Dark Energy Experiment

Zusammenfassung: We present analysis using a citizen science campaign to improve the cosmological measures from the Hobby-Eberly Telescope Dark Energy Experiment (HETDEX). The goal of HETDEX is to measure the Hubble expansion rate, $H(z)$, and angular diameter distance, $D_A(z)$, at $z =$ 2.4, each to percent-level accuracy. This accuracy is determined primarily from the total number of detected Lyman-$\alpha$ emitters (LAEs), the false positive rate due to noise, and the contamination due to [O II] emitting galaxies. This paper presents the citizen science project, Dark Energy Explorers, with the goal of increasing the number of LAEs, decreasing the number of false positives due to noise and the [O II] galaxies. Initial analysis shows that citizen science is an efficient and effective tool for classification most accurately done by the human eye, especially in combination with unsupervised machine learning. Three aspects from the citizen science campaign that have the most impact are 1) identifying individual problems with detections, 2) providing a clean sample with 100% visual identification above a signal-to-noise cut, and 3) providing labels for machine learning efforts. Since the end of 2022, Dark Energy Explorers has collected over three and a half million classifications by 11,000 volunteers in over 85 different countries around the world. By incorporating the results of the Dark Energy Explorers we expect to improve the accuracy on the $D_A(z)$ and $H(z)$ parameters at $z =$ 2.4 by 10 - 30%. While the primary goal is to improve on HETDEX, Dark Energy Explorers has already proven to be a uniquely powerful tool for science advancement and increasing accessibility to science worldwide.

Autoren: Lindsay R. House, Karl Gebhardt, Keely Finkelstein, Erin Mentuch Cooper, Dustin Davis, Robin Ciardullo, Daniel J Farrow, Steven L. Finkelstein, Caryl Gronwall, Donghui Jeong, L. Clifton Johnson, Chenxu Liu, Benjamin P. Thomas, Gregory Zeimann

Letzte Aktualisierung: 2023-04-14 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2304.07348

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.07348

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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