Gli scienziati cittadini aiutano a scoprire più di 1.000 nuovi asteroidi

Ingrandisci / Questo mosaico è costituito da 16 diversi set di dati del telescopio spaziale Hubble della NASA/ESA studiati nell’ambito del progetto scientifico cittadino Asteroid Hunter. A ciascuno di questi set di dati è stato assegnato un colore in base alla sequenza cronologica delle esposizioni. I toni blu rappresentano la prima esposizione in cui l’asteroide è stato catturato e i toni rossi rappresentano l’ultima esposizione.

occupazione Giornata mondiale degli asteroidi 2019, un gruppo di istituti di ricerca ha lanciato un programma che potrebbe avere un profondo impatto sulla nostra conoscenza dei corpi minuscoli. Utilizzando la scienza dei cittadini per addestrare un algoritmo di apprendimento automatico, il Hubble cacciatore di asteroidi Il progetto ha identificato più di 1.000 nuovi asteroidi; Le scoperte potrebbero aiutare gli scienziati a comprendere meglio l’anello dei corpi celesti che galleggiano principalmente tra Marte e Giove.

Asteroid Hunter è uno sforzo di collaborazione tra diversi gruppi, tra cui il Centro europeo per la scienza e la tecnologia, l’European Aerospace Center Science Data Center, la piattaforma scientifica cittadina Zooniverse e Google.

Nel 2019, i ricercatori hanno inviato un invito ai cittadini scienziati a collaborare agli sforzi di crowdsourcing. Attraverso la piattaforma Zooniverse, 11.400 individui da tutto il mondo hanno mappato le tracce di asteroidi in 37.000 immagini composite riprese dal telescopio spaziale Hubble tra il 2002 e il 2021.

“Hubble è una missione straordinaria e negli anni ha prodotto un database molto ricco per osservazioni astronomiche su cui dovremmo basarci”, ha detto ad Ars Sandor Kroc, ricercatore post-dottorato presso il Max Planck Institute for Extraterrestrial Physics. Presta attenzione a questo lungo periodo di dati [that is] Sta iniziando a essere disponibile.” Kruk è coinvolto con Asteroid Hunter.

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Cercando il cielo

I risultati del lavoro scientifico del cittadino sono stati utilizzati per addestrare un algoritmo di apprendimento automatico chiamato AutoM, creato da Google. Quando vengono forniti dati sufficienti, l’algoritmo può ora essere utilizzato per classificare rapidamente le immagini.

Secondo Kroc, c’è molta varietà nelle tracce degli asteroidi catturate da Hubble. Di solito, quando si scatta un’immagine a lunga esposizione di un asteroide dalla Terra, il percorso risultante nell’immagine è una linea. Ma il movimento combinato degli asteroidi con il movimento di Hubble produce traiettorie curve. Sono difficili da classificare utilizzando l’apprendimento automatico perché si presentano in un’ampia varietà di forme.

“Ecco perché avevo bisogno di un campione che gli umani hanno scoperto”, ha detto Crooke. “Ciò che ci è voluto un anno per classificarci con i cittadini scienziati – ci sono volute solo circa 10 ore con [algorithm]. Ma hai bisogno di un set di allenamento”.

Quando i mondi si scontrano

Lo sforzo combinato uomo-macchina ha prodotto un set di dati contenente 1.701 percorsi in 1.316 immagini Hubble. I partecipanti hanno anche identificato altri oggetti nelle immagini, come galassie e nebulose. Hanno abbinato queste tracce a quelle della squadra Centro del piccolo pianeta database, il più grande database di asteroidi, e ha scoperto che 670 di loro erano stati precedentemente identificati.

Croc ha detto che gli oggetti originali che il cacciatore di asteroidi aveva trovato sembravano essere molto più deboli di quelli identificati in precedenza, il che significava che erano di dimensioni ancora più piccole. Ha sottolineato che questo lavoro può essere utilizzato per avere un’idea migliore della distribuzione delle dimensioni degli asteroidi nella cintura degli asteroidi e che i dati possono essere utilizzati per capire di più sulla loro evoluzione e su come gli asteroidi vengono prodotti dalla frammentazione e dalla collisione all’interno del cintura.

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