marzo 29, 2024

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Científicos ciudadanos ayudan a descubrir más de 1.000 nuevos asteroides

Científicos ciudadanos ayudan a descubrir más de 1.000 nuevos asteroides
Zoom / Este mosaico consta de 16 conjuntos de datos diferentes del telescopio espacial Hubble de NASA/ESA estudiados como parte del proyecto de ciencia ciudadana Asteroid Hunter. A cada uno de estos conjuntos de datos se le asignó un color basado en la secuencia cronológica de exposiciones. Los tonos azules representan la primera exposición en la que se capturó el asteroide y los tonos rojos representan la última exposición.

empleo Día Mundial de los Asteroides 2019, un grupo de instituciones de investigación ha lanzado un programa que podría tener un profundo impacto en nuestro conocimiento de los cuerpos diminutos. Utilizando la ciencia ciudadana para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático, el Cazador de asteroides Hubble El proyecto identificó más de 1.000 nuevos asteroides; Los descubrimientos podrían ayudar a los científicos a comprender mejor el anillo de cuerpos celestes que flotan principalmente entre Marte y Júpiter.

Asteroid Hunter es un esfuerzo de colaboración entre diferentes grupos, incluido el Centro Europeo de Ciencia y Tecnología, el Centro de Datos Científicos del Centro Aeroespacial Europeo, la plataforma de ciencia ciudadana Zooniverse y Google.

En 2019, los investigadores enviaron un llamado a los científicos ciudadanos para que colaboraran en los esfuerzos de crowdsourcing. A través de la plataforma Zooniverse, 11 400 personas de todo el mundo mapearon las trayectorias de asteroides en 37 000 imágenes compuestas tomadas por el Telescopio Espacial Hubble entre 2002 y 2021.

«El Hubble es una misión increíble, y ha producido una base de datos muy rica para observaciones astronómicas a lo largo de los años sobre la que deberíamos construir», dijo a Ars Sandor Kroc, investigador postdoctoral en el Instituto Max Planck de Física Extraterrestre. Preste atención a este largo período de datos [that is] Está empezando a estar disponible”. Kruk está involucrado con Asteroid Hunter.

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buscando el cielo

Los resultados del trabajo científico de los ciudadanos se usaron para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático llamado AutoM, que fue creado por Google. Cuando se le proporcionan suficientes datos, el algoritmo ahora se puede usar para clasificar imágenes rápidamente.

Según Kroc, hay mucha variedad en las trayectorias de asteroides capturadas por el Hubble. Por lo general, cuando toma una imagen de exposición prolongada de un asteroide desde la Tierra, la ruta resultante en la imagen es una línea. Pero el movimiento combinado de los asteroides con el movimiento del Hubble produce trayectorias curvas. Son difíciles de categorizar usando el aprendizaje automático porque vienen en una amplia variedad de formas.

«Es por eso que necesitaba una muestra que los humanos descubrieron», dijo Crooke. “Lo que nos tomó un año clasificar con científicos ciudadanos, solo tomó alrededor de 10 horas con [algorithm]. Pero necesitas un conjunto de entrenamiento.

Cuando chocan los mundos

El esfuerzo combinado humano-máquina dio como resultado un conjunto de datos que contenía 1701 rutas en 1316 imágenes del Hubble. Los participantes también identificaron otros objetos en las imágenes, como galaxias y nebulosas. Compararon estas pistas con las del equipo. Centro Pequeño Planeta base de datos, la base de datos más grande de asteroides, y encontró que 670 de ellos habían sido identificados previamente.

Croc dijo que los elementos originales que había encontrado el Cazador de asteroides parecían ser mucho más débiles que los identificados antes, lo que significaba que eran aún más pequeños en tamaño. Señaló que este trabajo puede usarse para tener una mejor idea de la distribución de tamaños de asteroides en el cinturón de asteroides, y que los datos pueden usarse para comprender más sobre su evolución y cómo se producen los asteroides a partir de la fragmentación y la colisión dentro del cinturón. cinturón.

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