Астрономы-профессионалы не делают открытия, глядя в окуляр, как это можно делать с помощью телескопа на заднем дворе. Вместо этого они собирают цифровые изображения с помощью крупных камер, прикреплённых к большим телескопам.
У профессиональных астрономов есть огромная проблема с данными. Как и у вас может быть бесконечная библиотека цифровых фотографий, хранящихся в вашем мобильном телефоне, многие астрономы собирают больше фотографий, чем у них есть времени, чтобы их просмотреть. Вместо этого астрономы, такие как я, просматривают некоторые изображения, затем создают алгоритмы, а позже используют компьютеры для объединения и анализа остальных.
Но как мы можем быть уверены, что написанные нами алгоритмы будут работать, если у нас даже нет времени просмотреть все изображения? Мы можем практиковаться на некоторых изображениях, но один из новых способов создания лучших алгоритмов — это максимально точное моделирование поддельных изображений.
С помощью поддельных изображений мы можем настроить точные свойства объектов на изображении. Таким образом, мы можем увидеть, смогут ли алгоритмы, которые мы тренируем, правильно выявить эти свойства.
Моя исследовательская группа и сотрудники обнаружили, что лучший способ создать поддельные, но реалистичные астрономические изображения — это тщательно смоделировать свет и его взаимодействие со всем, с чем он сталкивается. Свет состоит из частиц, называемых фотонами, и мы можем смоделировать каждый фотон. Мы написали общедоступный код для этого, называемый фотонным симулятором, или PhoSim.
Цель проекта PhoSim — создать реалистичные поддельные изображения, которые помогут нам понять, откуда берутся искажения на изображениях с реальных телескопов. Поддельные изображения помогают нам обучать программы, которые сортируют изображения с реальных телескопов. И результаты исследований с использованием PhoSim также могут помочь астрономам исправить искажения и дефекты на их реальных изображениях с телескопов.
Но сначала, почему вообще так много астрономических данных? Это в первую очередь связано с появлением специализированных обзорных телескопов. Обзорный телескоп составляет карту участка неба, а не просто указывает на конкретные объекты.
Обзорные телескопы
Обзорные телескопы имеют большую собирающую площадь, большое поле зрения и специальный режим обзора для сбора как можно большего количества света за определённый период времени. Крупные обзоры за последние два десятилетия включают:
* SDSS;
* Kepler;
* Blanco-DECam;
* Subaru HSC;
* TESS;
* ZTF;
* Euclid.
Обсерватория Веры Рубин в Чили недавно завершила строительство и скоро присоединится к ним. Её обзор начнётся вскоре после официального «первого взгляда» 23 июня 2025 года. У неё будет особенно мощный набор обзорных возможностей.
Обсерватория Рубин может одновременно рассматривать участок неба, который в несколько раз больше полной Луны, и она может обследовать всё южное небесное полушарие каждые несколько ночей. Обзор может пролить свет практически на каждую тему в астрономии.
Некоторые из амбициозных исследовательских вопросов включают:
* измерения о тёмной материи и тёмной энергии;
* составление карты распределения звёзд в Млечном Пути;
* поиск астероидов в Солнечной системе;
* построение трёхмерной карты галактик во Вселенной;
* поиск новых планет за пределами Солнечной системы;
* отслеживание миллионов объектов, которые меняются со временем, включая сверхновые.
Все эти обзоры создают огромный поток данных. Они генерируют десятки терабайт каждую ночь — это миллионы и миллиарды пикселей, собираемых за секунды. В крайнем случае с обсерваторией Рубин, если бы вы целый день смотрели на изображения, эквивалентные размеру экрана телевизора 4K, в течение примерно одной секунды каждое, вы бы смотрели их в 25 раз медленнее и никогда бы не поспевали за ними.
При таких темпах ни один человек не сможет просмотреть все изображения. Но автоматизированные программы могут обрабатывать данные.
Астрономы не просто проводят обзор астрономического объекта, такого как планета, галактика или сверхновая, один раз. Часто мы измеряем размер, форму, яркость и положение одного и того же объекта разными способами в разных условиях.
Но больше измерений влечёт за собой больше сложностей. Например, измерения, сделанные при определённых погодных условиях или в одной части камеры, могут расходиться с другими в разных местах или при других условиях. Астрономы могут исправить эти ошибки, называемые систематическими, с помощью тщательной калибровки или алгоритмов, но только если мы поймём причину несоответствия между разными измерениями. Вот тут-то и появляется PhoSim. После коррекции мы можем использовать все изображения и провести более детальные измерения.
Для понимания происхождения этих систематических ошибок мы создали PhoSim, который может моделировать распространение световых частиц — фотонов — через атмосферу Земли, а затем через телескоп и камеру.
PhoSim моделирует атмосферу, включая турбулентность воздуха, а также искажения, связанные с формой зеркал телескопа и электрическими свойствами датчиков. Фотоны распространяются с использованием различных физических законов, которые предсказывают, что делают фотоны, когда они сталкиваются с воздухом, зеркалами и линзами телескопа.
Моделирование заканчивается сбором электронов, которые были выброшены фотонами в сетку пикселей, чтобы создать изображение.
Представление света в виде триллионов фотонов является вычислительно эффективным и применением метода Монте-Карло, который использует случайную выборку. Исследователи использовали PhoSim для проверки некоторых аспектов конструкции обсерватории Рубин и оценки того, как будут выглядеть её изображения.
Результаты сложны, но пока мы связали изменение температуры на зеркалах телескопа напрямую с астигматизмом — угловым размытием — на изображениях. Мы также изучили, как турбулентность на большой высоте в атмосфере, которая может мешать свету на пути к телескопу, смещает позиции звёзд и галактик на изображении и вызывает размытие, которое коррелирует с ветром. Мы продемонстрировали, как электрические поля в датчиках телескопа, которые должны быть вертикальными, могут искажаться и деформировать изображения.
Исследователи могут использовать эти новые результаты для коррекции своих измерений и более эффективного использования всех данных, которые собирают телескопы.
Традиционно астрономический анализ не беспокоился об этом уровне детализации, но тщательные измерения с помощью текущих и будущих обзоров придётся учитывать. Астрономы могут извлечь максимальную пользу из этого потока данных, используя моделирование для достижения более глубокого уровня понимания.
Предоставлено: The Conversation.
Эта статья переиздана из The Conversation под лицензией Creative Commons. Читайте оригинальную статью.