Увидеть Вселенную через новые линзы

Как хрустальные шары на более глубокие тайны Вселенной, галактики и другие массивные космические объекты могут служить в качестве линзы для более отдаленных предметов и явлений по той же траектории, преломляя свет в разоблачительных целях.

Гравитационное линзирование было впервые теоретически Альбертом Эйнштейном больше 100 лет назад, чтобы описать, как свет изгибается, когда он проходит мимо массивных объектов вроде галактик и скоплений галактик.

Эти линзирования эффект обычно описывается как слабая или сильная, а сила объектива относится к позиции объекта и массы и расстояния от источника света, линзовые. Сильные линзы могут иметь 100 миллиардов раз больше по массе, чем наше солнце, отчего свет от более далеких объектов в один и тот же путь, чтобы увеличить и разделить, например, на несколько изображений, или появляются, как драматические дуги или кольца.

Основной недостаток сильных гравитационных линз был их дефицит, с только несколько сотен подтвердили с первых наблюдений в 1979 году, но все меняется … и быстро.

Новое исследование международной группы ученых показало, 335 нового сильного линзирования кандидатов на основе глубокого погружения в данные для Министерства энергетики США-поддержали проект телескопа в Аризоне называют темно-спектроскопических приборов энергии (Дези). Исследование, опубликованное 7 мая в Астрофизическом журнале, выиграли от победы машинного обучения алгоритм в международном научном конкурсе.

«Нахождение этих объектов, как найти телескопы, которые размером с галактику», — сказал Дэвид Шлегель, старший научный сотрудник Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли (лаборатории Беркли) отделения физики, которые участвовали в исследовании. «Они мощные зонды темной материи и темной энергии.»

Эти недавно обнаруженные кандидаты в гравитационные линзы могут обеспечить для точного измерения расстояний до галактик в древней Вселенной, если сверхновые наблюдаются и точно отслеживать и измерять через эти линзы, например специфических маркеров.

Сильные линзы также обеспечивают мощный окно в невидимый мир темной материи, которая составляет около 85 процентов материи во Вселенной, как наиболее массового отвечает за эффекты линзирования считается темной материи. Темной материи и ускоренного расширения Вселенной, движимой темной энергией, являются одними из самых больших загадок физики, которые работают, чтобы решить.

В последнем исследовании, исследователи завербовали Кори, суперкомпьютере в Беркли лаборатории Национального энергетического научно-исследовательский вычислительный центр (NERSC), чтобы автоматически сравнивать визуализации данных из темной энергии камеры наследие обследования (наклейки) — один из трех опросов, проведенных в рамках подготовки к Дези … с подготовки образца 423 известно 9,451 линзы и не линзы.

Исследователи сгруппировали кандидата сильные линзы на три категории в зависимости от вероятности, что они, по сути, объективы: класс A для 60 кандидатов, которые с наибольшей вероятностью будут объективы, класс B за 105 кандидатов с менее ярко выраженными чертами, и класс С для 176 кандидат линзы, которые слабее и меньше линзирования функций, чем в двух других категориях.

Сяошен Хуан, ведущий автор исследования, отметил, что команде уже удалось выиграть время на космическом телескопе «Хаббл», чтобы подтвердить некоторые из наиболее перспективных кандидатов линзирования выяснилось в ходе исследования, с время наблюдения на «Хаббл», который начался в конце 2019 года.

«Космический телескоп Хаббл может видеть мелкие детали без эффекты размытия атмосферы Земли», — сказал Хуанг.

Кандидаты линзы были определены с помощью нейронной сети, которая является одной из форм искусственного интеллекта, в котором компьютерная программа обучается, чтобы постепенно улучшать свой имидж соответствие с течением времени будет расти показатель успеха в подборе линз. Компьютеризированные нейронные сети, вдохновленные биологическими сеть нейронов в человеческом мозге.

«Это занимает несколько часов, чтобы обучить нейронную сеть», — сказал Хуан. «Там очень сложная сторона модели-что такое объектив?» и » что не линзы?'»

Там был какой-то кропотливой ручной анализ линзирования изображения, которые помогут выбрать самые лучшие образы для обучения сети из десятков тысяч изображений, Хуан отметил. Он напомнил, в субботу, в течение которого он сел с исследователями студента за весь день корпеть над десятками тысяч изображений для создания контрольных списков линзы и не линзы.

«Мы не просто выбрать их в случайном порядке,» сказал Хуан. «Мы должны дополнить этот комплект с рук-некоторые примеры, которые выглядят как объективы, но не линзы,» например», и мы выбрали те, которые могут быть потенциально запутанным.»

Вовлечение студентов в исследования, добавил он. «Студенты усердно работали над этим проектом и решить многие сложные проблемы, все при полной загрузке классов», — сказал он. Один из студентов, который работал на изучении, Кристофер Storfer, позже был отобран для участия в программе научной лаборатории ДОУ преддипломной практики (Сули) в лаборатории Беркли.

Исследователи уже усовершенствовал алгоритм, который использовался в последнем исследовании, чтобы ускорить выявление возможных объективов. В то время как приблизительно 1 на 10 000 галактик действует как линза, нейронная сеть может устранить большинство объективов. «А не через 10000 изображений, чтобы найти один, теперь у нас есть всего несколько десятков», — сказал он.

Нейронная сеть была первоначально разработана для сильных гравитационных линз находить проблему, соревнования по программированию, который бежал с ноября 2016 года до февраля 2017 года, что побудило разработка автоматизированных инструментов для обнаружения сильной линзы.

Растущий объем данных наблюдений, и новые проекты телескоп, как Дези и крупного синоптического исследовательского телескопа (LSST), который в настоящее время планируется запуск в 2023 году, идет острая конкуренция, чтобы получить эти данные с помощью сложных инструментов искусственного интеллекта, сказал Шлегель.

«Что конкуренция-это хорошо», — сказал он. Команда, базирующаяся в Австралии, например, тоже нашли много новых линзирования кандидатов, используя другой подход. «Около 40 процентов того, что они нашли не мы», а также исследования, что Шлегель принял участие в нашли много линзирования кандидатов, что другой команды не было.

Сказал Хуан команда расширила поиска по линзы в других источниках неба-данные изображений, и команда также рассматривает возможность подключить в широкого набора вычислительных ресурсов, чтобы ускорить охоту.

«Цель для нас, чтобы достичь 1000» новых кандидатов линзирования, сказал Шлегель.

NERSC является Управление ДОУ науки пользователей объекта.

Исследование среди участников были исследователи из Университета Сан-Франциско, Беркли Лаборатория, Национальная оптическая астрономическая обсерватория, Сиена колледж, университет Вайоминга, Университет Аризоны, Университет Торонто и периметра Института теоретической физики в Канаде и Университета Париж-Сакле во Франции.

сделать разницу: спонсорские возможности