24 июля, 2024

Orsk.today

Будьте в курсе последних событий в России благодаря новостям Орска, эксклюзивным видеоматериалам, фотографиям и обновленным картам.

Гражданские ученые помогают открыть более 1000 новых астероидов

Гражданские ученые помогают открыть более 1000 новых астероидов

Увеличить / Эта мозаика состоит из 16 различных наборов данных, полученных с космического телескопа Хаббл НАСА/ЕКА и изученных в рамках гражданского научного проекта «Охотник за астероидами». Каждому из этих наборов данных был присвоен цвет на основе хронологической последовательности экспозиций. Синие тона обозначают первую экспозицию, на которой был захвачен астероид, а красные тона — последнюю экспозицию.

трудоустройство Всемирный день астероидов – 2019, группа исследовательских институтов запустила программу, которая может оказать глубокое влияние на наши знания о крошечных телах. Используя гражданскую науку для обучения алгоритма машинного обучения, Хаббл Охотник за астероидами В рамках проекта было выявлено более 1000 новых астероидов; Открытия могут помочь ученым лучше понять кольцо небесных тел, которые в основном плавают между Марсом и Юпитером.

Asteroid Hunter — это совместная работа различных групп, в том числе Европейского центра науки и технологий, Центра научных данных Европейского аэрокосмического центра, общественной научной платформы Zooniverse и Google.

В 2019 году исследователи призвали гражданских ученых к сотрудничеству в области краудсорсинга. С помощью платформы Zooniverse 11 400 человек со всего мира нанесли на карту траектории астероидов на 37 000 составных изображений, сделанных космическим телескопом Хаббла в период с 2002 по 2021 год.

«Хаббл — удивительная миссия, и за эти годы она создала очень богатую базу данных астрономических наблюдений, на которую мы должны опираться», — сказал Ars Сандор Крок, научный сотрудник Института внеземной физики им. Макса Планка. Обратите внимание на этот длинный период данных [that is] Он становится доступным». Крук работает с «Охотником за астероидами».

В поисках неба

Результаты научной работы гражданина были использованы для обучения алгоритма машинного обучения под названием AutoM, который был создан Google. При наличии достаточного количества данных алгоритм теперь можно использовать для быстрой классификации изображений.

READ  Космический корабль Solar Orbiter обнаружил небольшие самолеты, которые могут питать солнечный ветер

По словам Крока, следы астероидов, снятые Хабблом, очень разнообразны. Обычно, когда вы делаете фотографию астероида с большой выдержкой с Земли, результирующий путь на изображении представляет собой линию. Но комбинированное движение астероидов с движением Хаббла приводит к искривленным траекториям. Их трудно классифицировать с помощью машинного обучения, потому что они бывают самых разных форм.

«Вот почему мне понадобился его образец, обнаруженный людьми», — сказал Крук. «То, что нам потребовалось год, чтобы классифицировать с гражданскими учеными — это заняло всего около 10 часов с [algorithm]. Но вам нужен тренировочный набор.

Когда миры сталкиваются

Совместные усилия человека и машины привели к набору данных, содержащему 1701 путь на 1316 изображениях Хаббла. Участники также идентифицировали другие объекты на изображениях, такие как галактики и туманности. Они сопоставили эти пути с теми, что в команде Центр Маленькой Планеты базу данных, крупнейшую базу данных астероидов, и обнаружил, что 670 из них были идентифицированы ранее.

Крок сказал, что оригинальные предметы, которые нашел Охотник за астероидами, оказались намного слабее, чем те, которые были идентифицированы ранее, а это означало, что они были еще меньше по размеру. Он указал, что эта работа может быть использована для получения лучшего представления о распределении размеров астероидов в поясе астероидов, и эти данные могут быть использованы, чтобы лучше понять их эволюцию и то, как астероиды образуются в результате фрагментации и столкновения внутри пояса. пояс.