Scienziati cittadini Volontari che quest’anno ha analizzato i dati della rete di telescopi in tutto il mondo Identificate 10.000 nuove stelle variabili nella Via Lattea. I volontari stanno controllando i dati di un’indagine automatizzata di tutto il cielo per le supernove da gennaio. Il sondaggio, noto come ASAS-SN, è eseguito da Ricercatori dell’Ohio State University.
In un documento pubblicato sul server di prestampa arXiv, i ricercatori descrivono in dettaglio ciò che il progetto di scienza dei cittadini, chiamato Citizen ASAS-SN, ha ottenuto fino a quando più di 3.100 volontari hanno fatto circa 839.000 classificazioni di oltre100.000 curve di luce di oggetti nel cielo. Una stella variabile è una stella la cui luminosità cambia nel tempo; La luce che vediamo provenire da detta stella non è statica.
Scienziati volontari hanno ampiamente tentato di classificare le stelle come binarie eclittiche, in cui una stella passa davanti all’altra, pulsar e stelle rotanti. Gli scienziati volontari potrebbero anche classificare i dati come “spazzatura”, il che significa che si trattava di qualcosa di diverso da una stella.
Ad esempio, i satelliti in orbita terrestre bassa possono interferire con la luce delle stelle nei telescopi; I dati dal satellite saranno classificati come non importanti. Gli scienziati volontari possono contrassegnare i dati come “sconosciuti” se le curve di luce non rientrano in una delle altre classi di stelle variabili.
Alcune delle stelle che gli scienziati volontari hanno precedentemente classificato sono state identificate, offrendo ai ricercatori dell’Ohio un modo per verificare quanto siano accurati i volontari.
“Si è rivelato molto accurato”, ha affermato Colin Christie, autore principale del documento e analista di ASAS-SN. “I nostri utenti sono stati davvero bravi a trovare sistemi di eclissi e pulsazioni nei nostri dati”.
Gli utenti trovano anche “dati spazzatura” dagli astronomi
I ricercatori hanno scoperto che gli utenti erano anche in grado di identificare facilmente i dati indesiderati.
Il progetto si basa sul lavoro precedente e in corso di ASAS-SN per cercare nel cielo buchi neri e altri fenomeni nell’universo. I telescopi ASAS-SN sono stati recentemente aggiornati, consentendo agli astronomi di scavare più a fondo nello spazio alla ricerca di nuove stelle variabili, supernovae e altre cose. La pre-analisi dei dati ASAS-SN è stata in gran parte eseguita utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, in cui un algoritmo informatico addestrato classifica i dati.
Il lavoro dei cittadini scienziati sta anche aiutando a migliorare l’algoritmo di apprendimento automatico: il loro input aiuta la macchina a capire meglio quali dati sono “spazzatura” e quali sono utili, ha affermato il coautore e studente di astronomia Tharindu Jayasinghe.
lnb
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