Antes que o DESI, o instrumento espectroscópico de energia escura, pudesse começar sua missão de 5 anos no topo de uma montanha do Arizona para produzir o maior mapa do céu em 3-D já feito, os pesquisadores primeiro precisavam de um mapa 2-D ainda maior do universo.
O mapa 2-D, reunido a partir de 200.000 imagens de telescópio e vários anos de dados de satélite, carece de informações sobre as distâncias das galáxias, e o DESI fornecerá isso e fornecerá outros detalhes úteis medindo as assinaturas de cores e “redshift” de galáxias e quasares em seus pesquisa. As cores mais vermelhas dos objetos fornecem informações reveladoras sobre sua distância da Terra e a rapidez com que se afastam de nós – e esse fenômeno é conhecido como redshift.
No final, este mapa 2-D do universo é o maior de todos os tempos, com base na área do céu coberta, sua profundidade em imagens de objetos tênues e suas mais de 1 bilhão de imagens de galáxias.
O ambicioso esforço de 6 anos para capturar imagens e costurá-las juntas para este mapa 2-D – que envolveu 1.405 noites de observação em três telescópios em dois continentes e anos de dados de um satélite espacial, uma câmera atualizada para imagens incrivelmente fracas e distantes galáxias, 150 observadores e 50 outros pesquisadores de todo o mundo. O esforço também exigiu 1 petabyte de dados – o suficiente para armazenar 1 milhão de filmes – e 100 milhões de horas de CPU no Centro Nacional de Pesquisa Científica de Pesquisa de Energia (NERSC) do Berkeley Lab.
O mapa 2-D prepara o terreno para observações DESI, com o objetivo de resolver o mistério da energia escura
“Este é o maior mapa em quase qualquer medida”, disse David Schlegel, co-cientista do projeto DESI que liderou o projeto de imagem, conhecido como DESI Legacy Imaging Surveys. Schlegel é cosmólogo do Laboratório Nacional Lawrence Berkeley do Departamento de Energia dos Estados Unidos (Berkeley Lab), instituição líder para a colaboração internacional do DESI.
O mapa cobre metade do céu e se espalha digitalmente por mais de 10 trilhões de pixels, o que equivale a um mosaico de 833.000 fotos de smartphones em alta resolução. A colaboração DESI tem cerca de 600 cientistas participantes de 54 instituições em todo o mundo.
Disponível publicamente em legacysurvey.org/viewer, o mapa do Sky Viewer inclui 2 bilhões de objetos – mais da metade dos quais são galáxias – e vários filtros clicáveis para selecionar tipos de objetos específicos ou pesquisas. Alguns dos objetos são identificados individualmente e os visualizadores podem escolher exibir constelações, por exemplo, e galáxias e quasares que terão imagens do DESI. Os quasares estão entre os objetos mais brilhantes do universo, com buracos negros supermassivos em seu centro que emitem jatos poderosos de matéria.
O DESI é equipado com uma série de 5.000 robôs giratórios e automatizados, cada um carregando um fino cabo de fibra óptica que será apontado para objetos individuais. Esses cabos coletarão a luz de 35 milhões de galáxias e 2,4 milhões de quasares durante os cinco anos de observações do DESI.
O objetivo principal de compilar os dados do mapa 2-D é identificar esses alvos de galáxias e quasares para DESI, que medirá sua luz para localizar seu redshift e distância. Isso acabará por fornecer novos detalhes sobre a misteriosa energia escura que está impulsionando a expansão acelerada do universo.
Nathalie Palanque-Delabrouille, co-porta-voz do DESI e cosmologista da Comissão Francesa de Energias Alternativas e Energia Atômica (CEA), observou que a taxa de expansão evoluiu e há muitas perguntas sem resposta sobre as mudanças nessa taxa.
“Nosso universo teve uma história surpreendente”, explicou ela. “Durante a primeira metade de sua vida, sua expansão foi impulsionada principalmente pela matéria escura que contém.” A matéria escura é desconhecida, constituindo 85 por cento de toda a matéria do universo e até agora observada apenas indiretamente por meio de seus efeitos gravitacionais na matéria normal.
“No entanto, nos últimos 7 bilhões de anos, a expansão do nosso universo tem se acelerado gradualmente sob a influência de uma misteriosa energia escura”, acrescentou ela, “e o objetivo do DESI é esclarecer precisamente este quadro geral, revelando o que é a energia escura . ”
Palanque-Delabrouille esteve envolvido no esforço de escolher alvos para o DESI observar a partir dos dados das pesquisas. Ela notou que o DESI coletará luz de uma mistura de galáxias a várias distâncias, incluindo galáxias brilhantes que estão a 4 bilhões de anos-luz da Terra, as chamadas galáxias vermelhas que nos permitem ver até 8 bilhões de anos atrás, galáxias azuis muito jovens ou galáxias de “linha de emissão” que retrocederão 10 bilhões de anos atrás e, finalmente, quasares, que são tão brilhantes que podem ser vistos a até 12 bilhões de anos-luz de distância.
“Ter conseguido coletar e processar esses dados de imagem é realmente uma grande conquista. O DESI não estaria chegando a lugar nenhum sem essas grandes pesquisas de imagem”, disse ela.
O software orienta o plano de observação e padroniza e une os dados de imagem
Reunir todas as imagens das pesquisas DESI para criar um mapa do céu contínuo não foi uma tarefa trivial, explicou Schlegel. “Um dos objetivos é obter uma imagem realmente uniforme juntando várias observações”, disse ele. “Começamos dispersos. E as câmeras têm lacunas – elas perdem coisas. Parte do desafio aqui era planejar o programa de observação para que você pudesse preencher todas as lacunas – isso foi um grande desafio logístico. Você tem que ter certeza disso é o mais homogêneo possível. ”
As três pesquisas que compõem o DESI Legacy Imaging Surveys realizaram imagens em três cores diferentes e cada pesquisa tirou três imagens separadas das mesmas áreas do céu para garantir uma cobertura completa. Esses novos dados de imagem baseados em terra também foram complementados por dados de imagem da missão do satélite Wide-field Infrared Survey Explorer (WISE) da NASA, que coletou imagens espaciais em quatro bandas de luz infravermelha.
Para o esforço de obtenção de dados do Legacy Imaging Surveys, Schlegel projetou um código, aprimorado ao longo do tempo, que ajudou a calcular a melhor abordagem e tempo para capturar as melhores imagens para cobrir completamente metade do céu, considerando horas de escuridão, clima, exposição tempo, caminhos planetários e de satélite e brilho e localização da lua, entre outras variáveis.
Dustin Lang, cientista de imagem DESI no Perimeter Institute for Theoretical Physics no Canadá, desempenhou um papel fundamental na padronização de todos os dados de imagem de pesquisas terrestres e celestes e em juntá-los.
Em algumas imagens, observou Lang, “o céu pode estar realmente estável e calmo”, enquanto em outra noite “podemos ter nuvens claras ou apenas uma atmosfera turbulenta que causa borrões nas imagens”. Seu desafio: desenvolver software que reconhecesse os dados bons sem diluí-los com os dados ruins. “O que queríamos pensar é como as estrelas e galáxias se pareciam acima da atmosfera”, disse ele, e para ter certeza de que as imagens correspondiam mesmo quando foram tiradas em condições diferentes.
Lang criou “The Tractor”, um modelo do céu denominado “baseado em inferência”, para comparar com os dados de forma e brilho de objetos imageados por diferentes levantamentos e para selecionar o melhor ajuste. O Tractor utilizou fortemente os recursos de supercomputador do NERSC do Berkeley Lab para processar os dados do Legacy Imaging Surveys e garantir sua qualidade e consistência.
Foi Lang também quem reconheceu a popularidade potencial da ferramenta de visualização criada para os dados de imagem – que foi adaptada do software de mapeamento de ruas – e a trouxe ao público como o mapa interativo Sky Viewer.
A ferramenta de visualização, observou ele, foi originalmente usada por pesquisadores do DESI para verificar discrepâncias de dados nas imagens das pesquisas. Isso “transformou a maneira como nossa equipe interagia com os dados. De repente, parecia muito mais real podermos simplesmente rolar o céu e explorar problemas individuais com nossos dados. Acabou sendo surpreendentemente poderoso.”
Dados de imagem de 3 pesquisas geram outras pesquisas científicas
Arjun Dey, o cientista do projeto DESI para o NOIRLab da National Science Foundation, que inclui o local do Observatório Nacional de Kitt Peak onde o DESI está situado, foi um dos principais contribuintes para duas das três pesquisas de imagem, servindo como o cientista líder para a banda z de Mayall Legacy Survey (MzLS) realizada em Kitt Peak, e como co-cientista líder com Schlegel para a Dark Energy Camera Legacy Survey (DECaLS) realizada em um site NOIRLab no Chile.
A terceira pesquisa preparatória do DESI, conhecida como Beijing-Arizona Sky Survey ou (BASS), foi conduzida em Kitt Peak e apoiada por uma colaboração internacional, incluindo a Academia Chinesa de Ciências e a Universidade do Arizona.
Pesquisadores da China fizeram mais de 90 viagens a Kitt Peak para realizar observações para o BASS, que foi apoiado por uma colaboração internacional incluindo o Observatório Astronômico Nacional da China (NAOC) e a Universidade do Arizona. “Uma equipe de pesquisa conjunta de mais de 40 pessoas de 11 institutos na China e nos EUA participou do BASS e contribuiu para o sucesso deste lançamento de dados”, disse Hu Zou, astrofísico do Laboratório Chave de Astronomia Óptica em Pequim e um co – liderar o investigador do BASS. “Esta equipe também terá um papel importante no futuro da pesquisa DESI e ciências relacionadas”, acrescentou.
A pesquisa MzLS, por sua vez, apresentou uma câmera reconstruída projetada para ver a luz infravermelha emitida por galáxias distantes e fracas. Equipada com quatro grandes sensores ultrassensíveis de captura de luz, chamados CCDs, a câmera de pesquisa MzLS produziu imagens de galáxias 10 vezes mais fracas do que as amostradas em uma pesquisa anterior. O próprio DESI é equipado com CCDs muito semelhantes que permitem a captura de luz de objetos a até 12 bilhões de anos-luz de distância, e ambos os conjuntos de CCDs foram desenvolvidos no Berkeley Lab.
O esforço coletivo das três pesquisas, disse Dey, “foi uma das pesquisas mais uniformes e profundas do céu que já foi realizada. Foi realmente emocionante participar”.
Todos os dados brutos das pesquisas de imagem foram divulgados para a comunidade científica e o público. Este lançamento de dados final, conhecido como Lançamento de Dados 9 ou DR9, foi precedido por oito outros lançamentos de dados. Os dados já geraram vários projetos de pesquisa díspares, incluindo esforços de ciência cidadã que utilizam a sabedoria das multidões.
Dey, junto com Schlegel, faz parte de um esforço de pesquisa que usa um algoritmo de aprendizado de máquina para identificar automaticamente fenômenos de flexão de luz conhecidos como lentes gravitacionais nos dados de pesquisas DESI, por exemplo.
Aaron Meisner, pesquisador do NOIRLab e participante do DESI, também está envolvido no estudo de lentes e em um projeto de ciência cidadã chamado Backyard Worlds: Planet 9, que pede a ajuda do público em geral para encontrar um possível nono planeta em nosso sistema solar estudando o espaço imagens. Os participantes já encontraram várias novas anãs marrons, que são pequenas estrelas frias incapazes de sustentar a queima de fusão.
O Galaxy Zoo, outro projeto de ciência cidadã, abre os dados da pesquisa DECaLS da DESI ao público para obter ajuda com as classificações de galáxias.
“Os dados de imagem fornecem um recurso profundo que é essencial para cumprir a missão única do DESI, ao mesmo tempo que dá à comunidade científica acesso a um conjunto de dados extraordinário”, disse o diretor do DESI, Michael Levi, cientista sênior do Berkeley Lab. “Estamos ansiosos para usar esses dados de imagem para produzir novas pistas e revelar os segredos de nosso universo em expansão.”
Publicado em 16/01/2021 01h48
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