Subscription modal logo Premium

Abonează-te pentru experiența stiripesurse.ro Premium!

  • cea mai rapidă sursă de informații și știri
  • experiența premium fără reclame sau întreruperi
  • în fiecare zi,cele mai noi știri, exclusivități și breaking news
DESCARCĂ APLICAȚIA: iTunes app Android app on Google Play
NOU! Citește stiripesurse.ro
 

Oamenii de știință au creat un algoritm care poate scana imagini astronomice vechi pentru a găsi roci spaţiale neobservate

astronomy.com
supernova SN 2018zd univers cosmos spatiu

Cercetătorii au creat un algoritm care poate scana imagini astronomice vechi pentru a găsi roci spaţiale neobservate, ajutând la detectarea obiectelor care ar putea pune în pericol Pământul într-o zi.

B612 nu a construit un telescop nou şi nici măcar nu a făcut observaţii noi cu telescoapele existente. În schimb, cercetătorii finanţaţi de B612 au aplicat o putere de calcul de ultimă generaţie la imagini vechi de ani de zile - 412.000 dintre ele în arhivele digitale ale Laboratorului Naţional de Cercetare în Astronomie Optică-Infraroşu, sau NOIRLab - pentru a selecta asteroizii din cele 68 de miliarde de puncte de lumină cosmică capturate în imagini, potrivit Mediafax.ro.

În prezent, din cei aproximativ 25.000 de asteroizi din apropierea Pământului cu un diametru de cel puţin 460 de picioare, doar aproximativ 40 la sută dintre ei au fost descoperiţi. Celelalte 60 la sută - aproximativ 15.000 de roci spaţiale, fiecare cu potenţialul de a dezlănţui o energie echivalentă cu sute de milioane de tone de TNT în cazul unei coliziuni cu Pământul - rămân nedetectate.

B612 a colaborat cu Joachim Moeyens, un student absolvent al Universităţii din Washington, şi cu consilierul său doctoral, Mario Juric, profesor de astronomie. Aceştia, împreună cu colegii de la Institutul de Cercetare Intensivă a Datelor în Astrofizică şi Cosmologie al universităţii, au dezvoltat un algoritm care este capabil să examineze imaginile astronomice nu numai pentru a identifica acele puncte luminoase care ar putea fi asteroizi, ci şi pentru a-şi da seama ce puncte luminoase din imaginile realizate în nopţi diferite sunt de fapt acelaşi asteroid.

În esenţă, cercetătorii au dezvoltat o modalitate de a descoperi ceea ce a fost deja văzut, dar nu a fost notat, potrivit New York Times.

În mod obişnuit, asteroizii sunt descoperiţi atunci când aceeaşi parte a cerului este fotografiată de mai multe ori în cursul unei nopţi. O fâşie a cerului de noapte conţine o multitudine de puncte de lumină. Stelele şi galaxiile îndepărtate rămân în acelaşi aranjament. Dar obiectele care sunt mult mai aproape, în cadrul sistemului solar, se mişcă rapid, iar poziţiile lor se schimbă pe parcursul nopţii, potrivit Agerpres.ro.

Astronomii numesc o serie de observaţii ale unui singur obiect în mişcare pe parcursul unei singure nopţi "tracklet". Un tracklet oferă o indicaţie a mişcării obiectului, indicându-le astronomilor unde ar putea să-l caute într-o altă noapte. De asemenea, aceştia pot căuta acelaşi obiect în imagini mai vechi.

Multe observaţii astronomice care nu fac parte din căutările sistematice de asteroizi înregistrează în mod inevitabil asteroizi, dar numai la un singur moment şi într-un singur loc, nu în cazul observaţiilor multiple necesare pentru a compune tracklets.

Un singur punct de lumină care nu este o stea sau o galaxie este un punct de plecare pentru algoritmul lor, pe care l-au numit Tracklet-less Heliocentric Orbit Recovery, sau THOR.

THOR construieşte o orbită de test care corespunde punctului de lumină observat, presupunând o anumită distanţă şi viteză. Apoi calculează unde s-ar afla asteroidul în nopţile următoare şi în nopţile anterioare. Dacă un punct de lumină apare acolo în date, ar putea fi vorba de acelaşi asteroid. Dacă algoritmul poate lega cinci sau şase observaţii pe parcursul a câteva săptămâni, acesta este un candidat promiţător pentru descoperirea unui asteroid.

În principiu, există un număr infinit de posibile orbite de testare care pot fi examinate, dar pentru asta ar fi nevoie de o eternitate impracticabilă de calculat. În practică, deoarece asteroizii sunt grupaţi în jurul anumitor orbite, algoritmul trebuie să ia în considerare doar câteva mii de posibilităţi alese cu grijă.

Cu toate acestea, calcularea a mii de orbite de testare pentru mii de asteroizi potenţiali reprezintă o sarcină imensă de calcul. Dar apariţia cloud computing - o putere de calcul imensă şi o stocare de date distribuită pe internet - face ca acest lucru să fie fezabil. Google a contribuit la acest efort cu timp pe platforma sa Google Cloud.

„Este una dintre cele mai interesante aplicaţii pe care le-am văzut", a declarat Scott Penberthy, director de inteligenţă artificială aplicată la Google.

Până în prezent, cercetătorii au analizat aproximativ o optime din datele unei singure luni, septembrie 2013, din arhivele NOIRLab. THOR a scos la iveală 1.354 de asteroizi posibili. Mulţi dintre ei se aflau deja în catalogul de asteroizi menţinut de Centrul pentru Planete Mici al Uniunii Astronomice Internaţionale. Unii dintre ei fuseseră observaţi anterior, dar numai pe parcursul unei singure nopţi, iar tracklet-ul nu era suficient pentru a determina cu încredere o orbită.

THOR nu numai că are capacitatea de a descoperi noi asteroizi în datele vechi, dar ar putea transforma şi observaţiile viitoare.

ACTIVEAZĂ NOTIFICĂRILE

Fii la curent cu cele mai noi stiri.

Urmărește stiripesurse.ro pe Facebook

×
NEWSLETTER

Nu uitaţi să daţi "Like". În felul acesta nu veţi rata cele mai importante ştiri.