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domingo, 11 de outubro de 2020

Astrônomos produzem o maior catálogo 3D de galáxias

 Caros Leitores;










Pan-STARRS1: Survey image of the sky. (Credit R. White/STScI)


Uma equipe de astrônomos da Universidade do Havaí no Mānoa Institute for Astronomy (IfA) produziu o maior catálogo de imagens astronômicas tridimensionais de estrelas, galáxias e quasares do mundo. A equipe usou dados do Telescópio de Levantamento Panorâmico e Sistema de Resposta Rápida da UH ou Pan-STARRS1 (PS1) em Haleakalā. A pesquisa PS1 3π é a maior pesquisa óptica multicor profunda do mundo, abrangendo três quartos do céu. Os astrônomos do IfA aplicaram novas ferramentas computacionais ao catálogo para decifrar quais dos 3 bilhões de objetos são estrelas, galáxias ou quasares. Para as galáxias, o software também derivou estimativas de suas distâncias.

O catálogo 3D resultante foi possível por meio de um prêmio da National Science Foundation e agora está disponível como um produto científico de alto nível por meio do Mikulski Archive for Space Telescopes. Tem aproximadamente 300 GB de tamanho e os usuários de ciências podem consultar o catálogo por meio da interface SQL do MAST CasJobs ou baixar a coleção inteira como uma tabela legível por computador.

Criando um catálogo 3D

Os astrônomos tomaram medidas espectroscópicas publicamente disponíveis que fornecem classificações e distâncias definitivas dos objetos e as alimentaram com um algoritmo de inteligência artificial. O processo de IA foi fundamental para ajudar a equipe a descobrir como determinar com precisão as mesmas propriedades a partir de várias medidas de cores e tamanhos dos objetos. Essa abordagem de AI ou Aprendizado de Máquina com uma “rede neural feedforward” alcançou uma precisão de classificação geral de 98,1% para galáxias, 97,8% para estrelas e 96,6% para quasares. As estimativas de distância da galáxia são precisas em quase 3%.










O principal autor do estudo, Robert Beck, ex-bolsista de pós-doutorado em cosmologia do IfA, descreveu o processo. “Utilizando um algoritmo de otimização de última geração, aproveitamos o conjunto de treinamento espectroscópico de quase 4 milhões de fontes de luz para ensinar a rede neural a prever tipos de fontes e distâncias de galáxias, ao mesmo tempo em que corrigimos a extinção de luz por poeira em a via Láctea."

Anteriormente, o maior mapa do universo foi criado pelo Sloan Digital Sky Survey (SDSS), que cobre apenas um terço do céu. O novo catálogo dobra a área pesquisada, tem estatísticas maiores e contém áreas específicas que o SDSS perdeu.

Astrônomo e coautor do estudo, István Szapudi, observou que “já uma versão preliminar deste catálogo, cobrindo uma área bem menor, facilitou a descoberta do maior vazio do universo, a possível causa da Mancha Fria. O novo, mais preciso e maior catálogo de redshift fotométrico será o ponto de partida para muitas descobertas futuras. ”

“Este belo mapa do universo fornece um exemplo de como o poder do conjunto de big data Pan-STARRS pode ser multiplicado com técnicas de inteligência artificial e observações complementares”, explicou o diretor do Pan-STARRS e astrônomo associado IfA, Ken Chambers. “À medida que o Pan-STARRS coleta mais e mais dados, usaremos o aprendizado de máquina para extrair ainda mais informações sobre objetos próximos à Terra, nosso Sistema Solar, nossa Galáxia e nosso Universo.”

O catálogo 3D resultado do estudo está disponível como um produto científico no arquivo Mikulski Archive for Space Telescopes.

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Fonte: Universidade do Havaí  / 11-10-2020   

https://www.hawaii.edu/news/2020/10/08/largest-3d-catalog-of-galaxies/
 
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HélioR.M.Cabral (Economista, Escritor e Divulgador de conteúdos da Astronomia, Astrofísica, Astrobiologia e Climatologia).Participou do curso de Astrofísica, concluído em 2020, pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).

Autor do livro: “Conhecendo o Sol e outras Estrelas”.

Membro da Society for Science and the Public (SSP) e assinante de conteúdos científicos da NASA (National Aeronautics and Space Administration) e ESA (European Space Agency).

Participa do projeto S`Cool Ground Observation (Observações de Nuvens) que é integrado ao Projeto CERES (Clouds and Earth´sRadiant Energy System) administrado pela NASA.A partir de 2019, tornou-se membro da Sociedade Astronômica Brasileira (SAB), como astrônomo amador.

Participa também do projeto The Globe Program / NASA Globe Cloud, um Programa de Ciência e Educação Worldwide, que também tem o objetivo de monitorar o Clima em toda a Terra. Este projeto é patrocinado pela NASA e National Science Fundation (NSF), e apoiado pela National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) e U.S Department of State.


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