DESI: Mapeando las Fuerzas Ocultas del Universo
DESI estudia la energía oscura a través de un vasto mapa 3D de galaxias.
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Tabla de contenidos
El Instrumento Espectroscópico de Energía Oscura (DESI) es una herramienta súper poderosa diseñada para investigar el universo. Usa un gran Telescopio en Arizona para observar millones de galaxias y cuásares. El objetivo principal es aprender más sobre la energía oscura, que es una fuerza misteriosa que afecta cómo se expande el universo.
¿Qué es DESI?
DESI consiste en un instrumento montado en un telescopio de 4 metros ubicado en Kitt Peak, Arizona. Tiene 5020 posicionadores de fibra robótica que pueden apuntar a objetivos específicos en el cielo. Estas fibras recogen luz de galaxias y cuásares para su análisis. El principal objetivo de DESI es crear un mapa 3D detallado del universo midiendo la luz de estos cuerpos celestes.
¿Por qué es importante?
Entender la expansión del universo ayuda a los científicos a aprender sobre la energía oscura. La energía oscura representa alrededor del 68% del universo, pero no se comprende bien. Al estudiar cómo se distribuyen y se mueven las galaxias, los investigadores pueden obtener pistas sobre esta fuerza misteriosa.
¿Cómo funciona DESI?
DESI aprovecha diferentes técnicas científicas para recoger datos. Utiliza encuestas ópticas y de infrarrojo cercano para capturar la luz de miles de millones de objetos celestes. El diseño del instrumento le permite examinar la luz de alrededor de 40 millones de galaxias y cuásares durante su periodo operativo.
Componentes clave de DESI
El Telescopio
El instrumento DESI está montado en el foco primario del telescopio Mayall. Este telescopio tiene un gran campo de visión, que es esencial para inspeccionar una gran cantidad de objetos celestes en poco tiempo.
Posicionadores de Fibra
El núcleo del sistema DESI es la serie de posicionadores de fibra. Cada fibra puede apuntar de manera independiente a un objetivo. Trabajan juntos para recoger luz de diferentes áreas y la alimentan a los Espectrógrafos para su análisis.
Espectrógrafos
Una vez que la luz es recogida por las fibras, viaja a uno de los diez espectrógrafos. Estos dispositivos analizan los colores de la luz para ayudar a identificar las propiedades de las galaxias y cuásares que se están observando.
Sensores Guía
Para asegurar la precisión en el posicionamiento, DESI utiliza sensores guía. Estos sensores ayudan al sistema a ajustar las posiciones de las fibras basándose en observaciones en tiempo real, manteniendo el objetivo enfocado durante la exposición.
Calibración
La importancia de laLa posición precisa de las fibras es crítica para una recolección de datos efectiva. La calibración asegura que cada fibra esté apuntando al objetivo correcto con una precisión de 11 micrómetros. DESI utiliza programas de software para lograr esta precisión.
Calibración Astrométrica
La calibración astrométrica se realiza en dos pasos clave. Primero, los sensores guía obtienen imágenes de estrellas con posiciones conocidas. Luego, estas imágenes se utilizan para ajustar las posiciones de las fibras y asegurarse de que estén alineadas correctamente con los objetivos.
Procedimientos de operación
Operar DESI implica varios pasos:
- Configuración: Alineación inicial del telescopio y sistemas de calibración.
- Adquisición del campo: Identificación de las galaxias y cuásares objetivos.
- Recolección de datos: Activación de los posicionadores de fibra para recoger luz.
- Procesamiento de datos: Análisis de la luz recogida usando los espectrógrafos para obtener información sobre los objetivos.
Software y validación del rendimiento
La efectividad de la calibración y el posicionamiento de fibra de DESI se asegura a través de una serie de programas de software. Estos programas están diseñados para gestionar diversas tareas, desde el posicionamiento de fibra hasta el análisis de la turbulencia atmosférica.
Monitoreo del rendimiento
DESI monitorea continuamente su rendimiento para garantizar la precisión. Se realizan pruebas tanto en el cielo como fuera de él para verificar la efectividad de la calibración. Las evaluaciones regulares ayudan a identificar cualquier problema que pueda afectar la calidad de los datos.
Enfrentando desafíos
A lo largo de su operación, DESI enfrenta varios desafíos:
- Distorsión atmosférica: La turbulencia en la atmósfera puede afectar la precisión de las mediciones.
- Estabilidad mecánica: Los cambios en la posición del telescopio pueden afectar la alineación de las fibras.
- Efectos de temperatura: Las variaciones en la temperatura también pueden influir en el rendimiento del instrumento.
Para abordar estos desafíos, el equipo ha implementado múltiples medidas correctivas. Por ejemplo, analizan y compensan las distorsiones causadas por las condiciones atmosféricas.
Perspectivas futuras
El éxito de DESI podría abrir el camino para futuras encuestas astronómicas. Los métodos y tecnologías desarrollados podrían informar proyectos venideros, mejorando nuestra comprensión del universo.
Conclusión
El Instrumento Espectroscópico de Energía Oscura se presenta como un avance significativo en el campo de la astronomía. A través de su diseño innovador y ingeniería de precisión, busca desentrañar los misterios de la energía oscura mientras proporciona una comprensión más profunda del cosmos.
Título: Astrometric Calibration and Performance of the Dark Energy Spectroscopic Instrument Focal Plane
Resumen: The Dark Energy Spectroscopic Instrument, consisting of 5020 robotic fiber positioners and associated systems on the Mayall telescope at Kitt Peak, Arizona, is carrying out a survey to measure the spectra of 40 million galaxies and quasars and produce the largest 3D map of the universe to date. The primary science goal is to use baryon acoustic oscillations to measure the expansion history of the universe and the time evolution of dark energy. A key function of the online control system is to position each fiber on a particular target in the focal plane with an accuracy of 11$\mu$m rms 2-D. This paper describes the set of software programs used to perform this function along with the methods used to validate their performance.
Autores: S. Kent, E. Neilsen, K. Honscheid, D. Rabinowitz, E. F. Schlafly, J. Guy, D. Schlegel, J. Garcia-Bellido, T. S. Li, E. Sanchez, Joseph Harry Silber, J. Aguilar, S. Ahlen, D. Brooks, T. Claybaugh, A. de la Macorra, P. Doel, D. J. Eisenstein, K. Fanning, A. Font-Ribera, J. E. Forero-Romero, S. Gontcho A Gontcho, J. Jimenez, D. Kirkby, T. Kisner, Anthony Kremin, M. Landriau, L. Le Guillou, Michael E. Levi, C. Magneville, M. Manera, Paul Martini, Aaron M. Meisner, R. Miquel, J. Moustakas, J. Nie, N. Palanque-Delabrouille, W. J. Percival, C. Poppett, M. Rezaie, A. J. Ross, G. Rossi, M. Schubnell, H. Seo, Gregory Tarle, B. A. Weaver, Rongpu Zhou, Zhimin Zhou, H. Zou
Última actualización: 2023-10-04 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2307.06238
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.06238
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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