Evklidov pogled na globoko vesolje

Evropska vesoljska agencija (Esa) je objavila prvo serijo raziskovalnih podatkov odprave Euclid (Evklid). Gre za posnetke na tisoče galaksij najrazličnejših oblik, jat galaksij, aktivnih galaktičnih jeder … Zbrane podatke so analizirali z umetno inteligenco, pomagali pa so jim tudi ljubiteljski znanstveniki, ki prečesavajo podatke in v njih iščejo zanimive podrobnosti.

»Evklid se je znova izkazal kot odličen stroj za odkrivanje. Raziskuje galaksije v največjem obsegu, kar nam omogoča vpogled v kozmično zgodovino in v nevidne sile, ki oblikujejo naše vesolje,« je poudarila znanstvena direktorica Ese Carole Mundell. Odprava bo s temi opazovanji nabrala podatke za boljše razumevanje temne snovi. Ta je sicer sama po sebi nevidna, so pa vidni njeni učinki, na primer v jatah galaksij. Če zelo poenostavimo: navadne materije je premalo, da bi lahko jate galaksij obstajale, ker učinek gravitacije ne bi bil zadosten in bi galaksije odplavale druga od druge, zato astronomi predvidevajo še obstoj temne snovi (in tudi temne energije).

Pri Esi so pojasnili, da je v enem samem tednu satelit opazil 26 milijonov galaksij. Najbolj oddaljene med njimi so kar 10,5 milijarde svetlobnih let daleč od nas. V prihodnjih letih bo satelit še večkrat opazoval enaka območja in tako bodo dobili res globok vpogled, so pojasnili. Podatke sestavljajo skupaj, da tako dobijo natančnejšo predstavo o opazovanem objektu. Predvidena obratovalna doba odprave, ki so jo izstrelili julija 2023, je šest let. Po pričakovanjih bo Evklid v teh letih zajel slike več kot poldruge milijarde galaksij in vsak dan poslal približno 100 gigabajtov podatkov. Tako osupljivo velik nabor podatkov ustvarja neverjetne priložnosti za odkrivanje, a velike izzive, ko gre za iskanje, analiziranje in katalogiziranje galaksij. Napredek algoritmov umetne inteligence v kombinaciji s tisoči prostovoljcev in strokovnjakov igra ključno vlogo, so pojasnili pri Esi.

»Smo na prelomu, kako se lotevamo obsežnih raziskav v astronomiji. Umetna inteligenca je nujni del procesa, da lahko v celoti izkoristimo Evklidov obsežni nabor podatkov. Na ta način lahko zagotovimo vrhunsko znanost v nekaj tednih, medtem ko je v preteklosti analiziranje velikih raziskav trajalo leta,« je pojasnil raziskovalec Mike Walmsley z Univerze v Torontu.

Iz podatkov so zdaj sestavili prvi podroben katalog več kot 380.000 galaksij, razvrščenih glede na značilnosti. Katalog so izdelali z modelom umetne inteligence zoobot in s pomočjo ljubiteljskih znanstvenikov, ki so model naučili prepoznavati različne galaksije. Raziskovalci bodo na podlagi teh podatkov lahko odgovarjali na vprašanja, kako nastanejo spiralni kraki galaksij in kako rastejo supermasivne črne luknje.