Tesoro de asteroides en el archivo Hubble

Tesoro de asteroides en el archivo Hubble


07 mayo 2022

(Noticias de Nanowerk) Usando una combinación sofisticada de inteligencia humana y artificial, los astrónomos descubrieron 1.701 nuevas pistas de asteroides en los datos de archivo del Telescopio Espacial Hubble que abarcan los últimos 20 años. Si bien alrededor de un tercio ha sido identificado y asignado a objetos conocidos, es probable que más de 1000 rastros correspondan a asteroides previamente desconocidos.

Estos asteroides no identificados son débiles y probablemente más pequeños que los asteroides descubiertos por estudios terrestres. Podrían dar a los astrónomos pistas valiosas sobre las condiciones en el sistema solar primitivo cuando se formaron los planetas. En esta observación del Hubble del 5 de diciembre de 2005, el asteroide 2001 SE101 del cinturón principal está pasando por la Nebulosa del Cangrejo. Perfil de movimiento cósmico: En esta observación del Hubble del 5 de diciembre de 2005, el asteroide 2001 SE101 del cinturón principal pasa por la Nebulosa del Cangrejo. (Imagen: NASA/ESA HST, procesamiento de imágenes: Melina Thévenot)

En junio de 2019, en el Día Internacional de los Asteroides, un grupo internacional de astrónomos lanzó el Hubble Asteroid Hunter, un proyecto de ciencia ciudadana en la plataforma Zooniverse. Su objetivo: identificar visualmente los asteroides en los datos de archivo del telescopio espacial Hubble.

«La basura de un astrónomo puede ser el tesoro de otro astrónomo», bromea Sandor Kruk, ahora en el Instituto Max Planck de Física Extraterrestre, quien dirigió el estudio. La mayoría de los datos buscados se eliminarán automáticamente como ruido en otras campañas de observación. «La cantidad de datos en los archivos de astronomía está creciendo exponencialmente y queríamos aprovechar esta increíble información».

Tomadas entre el 30 de abril de 2002 y el 14 de marzo de 2021 con las cámaras ACS y WFC3 a bordo del telescopio espacial Hubble, los astrónomos identificaron más de 37 000 imágenes compuestas dirigidas a través del cielo. Con un tiempo de observación típico de media hora, las huellas de asteroides deberían verse como rayas en estas imágenes.

«Debido a la órbita y el movimiento del propio Hubble, las franjas en las imágenes aparecen curvas, lo que dificulta clasificar las huellas de asteroides, o más bien, dificulta decirle a una computadora cómo reconocerlas automáticamente», explica Sandor Kruk. «Es por eso que necesitábamos voluntarios para una clasificación inicial, que luego usamos para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático».

En números: hubo 2 millones de clics en el sitio web Hubble Asteroid Hunter, 11 482 voluntarios proporcionaron 1488 calificaciones positivas en aproximadamente el 1 % de las imágenes. Los astrónomos utilizaron estas clasificaciones de científicos ciudadanos para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático automatizado en Google Cloud para buscar pistas de asteroides adicionales en los datos de archivo restantes. Esto condujo a otros 900 descubrimientos y un total de 2487 posibles pistas de asteroides en los datos de archivo del Hubble. Esta imagen se compone de 16 conjuntos de datos diferentes del telescopio espacial Hubble estudiados como parte del proyecto de ciencia ciudadana Asteroid Hunter. Precioso mosaico: esta imagen se compone de 16 conjuntos de datos diferentes del telescopio espacial Hubble estudiados como parte del proyecto de ciencia ciudadana Asteroid Hunter. Cada uno de estos conjuntos de datos ha sido codificado por colores según el momento de las exposiciones, con azules que representan la primera exposición que capturó el asteroide y rojos que representan la última. (Imagen: ESA/Hubble & NASA, S. Kruk (ESA/ESTEC), Equipo científico ciudadano del cazador de asteroides Hubble, M. Zamani (ESA/Hubble))

Tres de los autores, Sander Kruk, Pablo García Martín de la Universidad Autónoma de Madrid y Marcel Popescu del Instituto Astronómico de la Academia Rumana, inspeccionaron estas huellas, excluyendo rayos cósmicos y otros objetos, lo que resultó en un conjunto de datos final de 1701 huellas encontradas. en 1316 imágenes del Hubble. De estos, alrededor de un tercio han sido identificados como asteroides conocidos en Minor Planet Center, la base de datos más grande de objetos en el Sistema Solar, que dejó 1031 huellas no identificadas.

Una identificación positiva como un asteroide (de órbita conocida) requiere más observaciones, pero la muestra ya parece muy interesante: estos objetos son sistemáticamente más débiles y, por lo tanto, probablemente más pequeños que los asteroides típicos vistos desde el suelo, con una velocidad y distribución similar en el cielo como el asteroides bien conocidos en el llamado Cinturón Principal.

En el trabajo de seguimiento, los astrónomos utilizarán las formas curvas de las pistas formadas por el movimiento del Hubble para determinar las distancias a los asteroides y estudiar sus órbitas.

“Los asteroides son restos de la formación de nuestro sistema solar, lo que nos permite conocer más sobre las condiciones de formación de nuestros planetas”, explica Sandor Kruk. “Pero también ha habido otros hallazgos incidentales en las imágenes de archivo que estamos investigando actualmente. El uso de una combinación de inteligencia humana y artificial de este tipo para analizar grandes cantidades de datos es un gran cambio de juego, y utilizaremos estas técnicas para otras próximas encuestas, como con el telescopio EUCLID”.

«Aunque está diseñado para obtener imágenes de galaxias, EUCLID observa aproximadamente 150 000 objetos en nuestro sistema solar», agrega Rene Laureijs, científico del proyecto EUCLID y coautor de este estudio.



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