NASA의 Transinging Exoplanet Survey Satellite (TESS)의 작가의 그림.
(이미지 : © NASA의 고다드 우주 비행 센터)
CAMBRIDGE, Mass. — 외계 행성을 찾는 데 더 많은 컴퓨팅 성능이 항상 정답은 아닙니다.
여기에 주어진 대화에서 TESS 과학 컨퍼런스 7 월 30 일 매사추세츠 공과 대학에서 노라 아이즈너 (Nora Eisner)는 시민 과학이 이미 외계 행성에 대한 긍정적 인 영향을 청중에게 소개했습니다. 이 노력으로 NASA의 TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite)에서 수집 한 데이터를 Eisner라는 프로젝트를 통해 사용했습니다. 행성 사냥꾼 TESS.
컴퓨터를 사용하여 많은 양의 데이터를 분류하는 것이 더 효율적으로 보일 수 있습니다 테스 운영 2 년째가되었습니다. 그러나 Eisner는 Space.com에 휴먼 컴퓨터가 놓치기 쉬운 행성을 찾는 데 유리하다고 말했습니다.
천체 물리학 박사 및 외계 행성 연구원 인 아이스너 (Eisner)는“기계와 알고리즘이 놓친 특정 유형의 통과가있다”고 Space.com에 말했다. ( "환승"은 별의 얼굴을 가로 지르는 행성의 통로로, TESS가 사냥하는 작은 밝기 감소를 유발합니다.)
"대부분의 알고리즘에는 2 개 또는 3 개의 전송 감지 임계 값이 있습니다." "이것은 기본적으로 우리가 찾고있는 것을 단기간 행성으로 제한합니다. [그러나] 단일 이동 이벤트가 많고, 기계는 그러한 것을 찾는 데 특히 좋지 않은 반면, 인간의 눈은 정말 좋은 것입니다." 다중 전송 이벤트를 식별 할 수 있기 때문에 단일 전송 이벤트를 식별 할 수있을 것입니다. "
아이즈너는 행성 사냥꾼은 우주 과학에 대한 사전 지식이 필요하지 않다고 말했다. 프로그램 참가자는 학년 초등학생 일 수 있으며 전 세계에서 찾을 수 있습니다. 참여한 후 참가자들은 짧은 과학 프로그램을 통해 주요 과학 개념, 즉 통과하는 외계 행성이 별의 얼굴을 지났음을 암시하는 가벼운 곡선의 딥을 찾는 방법을 소개합니다.
그 후, 레이스를 시작했고 소년들은 레이스를한다고 Eisner는 말했다.
"우리는 매우 빠르게 데이터를 처리합니다"라고 그녀는 말했습니다. "첫 주 안에 백만 개의 분류가 있다고 생각합니다."
아이 제너는 8 명에서 15 명의 자원 봉사자가 환승 여부를 확인하기 위해 가벼운 곡선을 확인해야한다고 분류했다. 자원 봉사자들이 경유 이벤트로 식별 할 수있는 가벼운 곡선의 경우 Planet Hunters TESS 팀은 가장 가능성이 높거나 가장 낮은 등급으로 순위를 매 깁니다. 이 팀은 기계 학습을 사용하여 각 대중 교통과 유사한 이벤트에 대한 의의를 만듭니다. Eisner는이 목록에서 Planet Hunters TESS 과학 팀은 추가 검증을 위해 상위 500 대를 조사한다고 말했다.
에 TESS의 첫 해아이즈너에 따르면 12,000 명 이상의 등록 된 자원 봉사자 (그리고 더 많은 미등록자)가 9 백만 개의 분류를했다.
이러한 종류의 결과는 흥미롭지 만 데이터 수집에 대한 시민 과학 접근 방식은 확실히 가혹한 회의론 과거에는 과학자와 비 과학자 모두 그러나 Eisner는 Planet Hunters TESS의 성공에 도움을 준 것은 유산 NASA의 다량의 행성 사냥 인 TESS의 전신 인 과학 및 비과학 공동체 참여 케플러 우주 망원경.
아이 제너는“모두가 매우지지 해왔다. 케플러 데이터와 함께 실행 된 최초의 행성 사냥꾼은 실제로 성공을 거두었습니다. 실제로 수많은 후보 [외계 행성]을 식별했습니다. "별이 매우 다양하기 때문에 사람들이 [데이터]를 보는 것이 좋습니다."
Planet Hunters TESS에 대한 자세한 내용은 조직의 웹 사이트.
- 이상한 외계 행성 (갤러리)
- TESS : NASA의 지구와 같은 행성 검색
- 외계 행성 퀴즈 : 당신은 외계 행성 전문가입니까?
