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Impliquer le public dans la recherche sur l'énergie noire

Rejoins la lutte pour classer les galaxies et découvre l'énergie noire.

― 7 min lire


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L’astronomie, c'est un domaine immense, et plein de découvertes dépendent de l’analyse de grandes quantités de données. Un domaine excitant dans ce champ, c’est l’étude de l’énergie noire, qu’on pense être à l'origine de l’expansion de l'univers. Pour relever ce défi, des scientifiques ont lancé des projets qui invitent le public à les aider à identifier des objets astronomiques importants. L'un de ces projets s'appelle Dark Energy Explorers.

Qu'est-ce que l'énergie noire ?

L’énergie noire est une force mystérieuse qu'on pense responsable de l’accélération de l’expansion de l'univers. Quand les scientifiques ont observé des supernovae lointaines pour la première fois, ils ont découvert que ces explosions étaient plus éloignées que prévu. Cette découverte surprenante a donné lieu à l'idée que quelque chose-maintenant appelée énergie noire-poussait les galaxies à s’éloigner les unes des autres.

L'importance de la Science Citoyenne

La science citoyenne est un moyen d'impliquer le public dans la recherche scientifique. Cela permet aux gens sans formation scientifique de contribuer à de vrais projets de recherche. En participant à ces projets, des bénévoles peuvent aider les scientifiques à analyser des données, identifier des motifs, et même faire des découvertes. En astronomie, la science citoyenne peut jouer un rôle crucial dans le traitement de vastes quantités de données provenant des télescopes.

L'expérience Dark Energy du télescope Hobby-Eberly

L'expérience Dark Energy du télescope Hobby-Eberly, ou HETDEX, est un de ces projets. HETDEX vise à mesurer à quelle vitesse l'univers s'élargit et à quelle distance se trouvent différentes galaxies. Pour ce faire, le télescope recherche des types spécifiques de galaxies, connues sous le nom d’émetteurs Lyman-alpha, qui peuvent aider les scientifiques à comprendre la nature de l’énergie noire.

Le rôle des Dark Energy Explorers

Dark Energy Explorers est une initiative de science citoyenne liée à HETDEX. Ce projet invite des bénévoles du monde entier à aider à classer les données collectées par le télescope. Alors que le télescope rassemble des millions d’observations, Dark Energy Explorers aide à s’assurer que les scientifiques peuvent donner un sens à toutes ces informations. L’objectif est d'améliorer les estimations du taux d'expansion de l'univers et d'autres mesures clés.

Comment ça marche Dark Energy Explorers

Les participants de Dark Energy Explorers doivent classifier des images de galaxies en fonction de leurs caractéristiques. Le processus est rendu simple et convivial, donc tout le monde peut y participer. Les bénévoles examinent différentes images et font des choix sur ce qu'ils voient. Par exemple, ils peuvent décider si un objet semble être une galaxie lointaine ou autre chose.

Former les bénévoles

Pour aider les bénévoles à se sentir à l’aise avec leurs tâches, Dark Energy Explorers propose un tutoriel clair. Ce tutoriel guide les utilisateurs à travers le processus de classification sans les submerger de jargon ou de termes complexes. Les participants apprennent ce qu'il faut rechercher dans les images, comme la taille et la brillance des objets.

Le processus de classification

Le processus de classification implique deux tâches principales. La première est d'identifier si un objet est une galaxie proche ou plus lointaine. Les participants cherchent des indices, comme la brillance de l'objet et son apparence dans les images. La seconde tâche consiste à trier les données pour trouver des signaux fiables parmi le bruit. Cette tâche est surtout importante pour classifier avec précision les potentiels émetteurs Lyman-alpha.

L'impact des efforts citoyens

Depuis son lancement début 2021, Dark Energy Explorers a suscité une participation significative. Des milliers de bénévoles venant de plus de quatre-vingts pays différents ont contribué au projet. Leurs efforts combinés ont permis de réaliser des millions de Classifications, réduisant considérablement la charge de travail des astronomes professionnels.

Analyser les données

Après avoir classé les images, les scientifiques analysent les données pour mieux comprendre l'énergie noire. Les classifications des bénévoles aident à affiner les observations du télescope en filtrant les faux signaux et en mettant en avant les réels. Cet effort collaboratif améliore la qualité des données et mène à des mesures plus précises.

L'importance de l'évaluation visuelle

Un des aspects critiques du projet est l’évaluation visuelle. Même si des algorithmes peuvent aider à identifier les galaxies, l'œil humain peut reconnaître des caractéristiques subtiles que les machines pourraient manquer. En faisant inspecter visuellement les données par des bénévoles, le projet vise à garder la contamination par de faux signaux à un faible niveau et à garantir un ensemble de données propre et fiable.

Le rôle de l'apprentissage automatique

En plus d’utiliser la science citoyenne, le projet Dark Energy Explorers intègre l’apprentissage automatique dans ses efforts. Une fois que les bénévoles classifient les données, ces informations peuvent entraîner des algorithmes à identifier les motifs plus efficacement. Les modèles d'apprentissage automatique complètent les classifications des bénévoles et aident à améliorer l’analyse globale.

Éducation et engagement

Dark Energy Explorers se concentre aussi sur l'éducation des participants. En les engageant dans le processus scientifique, le projet favorise une appréciation plus profonde de l'astronomie et de la recherche sur l'énergie noire. Les participants apprennent non seulement à classifier les galaxies, mais aussi sur les implications plus larges de leur travail dans la compréhension de l'univers.

Créer une communauté

Le projet a créé une communauté où les bénévoles peuvent se connecter entre eux et avec les scientifiques. À travers des forums de discussion, les participants peuvent poser des questions, partager des observations et recevoir des retours de l’équipe HETDEX. Cette communication continue favorise la collaboration et crée de l’enthousiasme pour le projet.

Les résultats jusqu'à présent

Pour l’instant, Dark Energy Explorers a généré des milliers de classifications et continue de croître. Les bénévoles ont classifié de nombreux types de galaxies et ont contribué à améliorer la compréhension de l'énergie noire. Les données collectées grâce à cette initiative de science citoyenne soutiennent les objectifs plus larges de HETDEX et aident à faire avancer les connaissances en astronomie.

Objectifs futurs

En regardant vers l'avenir, Dark Energy Explorers vise à continuer d'élargir son impact. Le projet prévoit d'engager encore plus de participants, de peaufiner les algorithmes de classification, et d'améliorer les matériaux éducatifs fournis aux bénévoles. En augmentant la participation, le projet espère recueillir encore plus de données à analyser et améliorer la précision des mesures de l'énergie noire.

Conclusion

Dark Energy Explorers est plus qu'un simple projet ; c'est une nouvelle manière de faire de la science. En invitant le public à participer, ça ouvre des opportunités d’engagement dans l'astronomie et la compréhension de sujets complexes comme l'énergie noire. Grâce à la collaboration entre bénévoles et scientifiques, le projet cherche à débloquer de nouvelles perspectives sur l’expansion de l'univers et les forces qui le façonnent.

Un appel à l'action

Si tu es intéressé par l'astronomie et que tu veux faire une différence, pense à rejoindre Dark Energy Explorers. Tes contributions peuvent aider les scientifiques dans leur quête pour comprendre l'univers et découvrir les mystères de l'énergie noire. En participant, tu deviens partie d'une communauté mondiale dédiée à faire avancer la science et à explorer le cosmos.

Source originale

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

Résumé: 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.

Auteurs: 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

Dernière mise à jour: 2023-04-14 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2304.07348

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.07348

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

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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