Pan-STARRS1 Image de relevé du ciel. Crédit R. Blanc/STScI
Une équipe d'astronomes de l'Université d'Hawai'i à l'Institut d'astronomie de Mānoa (IfA) a produit le plus grand catalogue d'images astronomiques tridimensionnelles au monde, galaxies et quasars. L'équipe a utilisé les données du télescope d'enquête panoramique et du système de réponse rapide de l'UH ou Pan-STARRS1 (PS1) sur Haleakalā. Le sondage PS1 3π est le plus grand sondage optique multicolore profond au monde, couvrant les trois quarts du ciel. Les astronomes d'IfA ont appliqué de nouveaux outils de calcul au catalogue, de déchiffrer lesquels des 3 milliards d'objets sont des étoiles, galaxies ou quasars. Pour les galaxies, le logiciel a également calculé des estimations de leurs distances.
Le catalogue 3D résultant est désormais disponible en tant que produit scientifique de haut niveau via les archives Mikulski pour les télescopes spatiaux. Sa taille est d'environ 300 Go, et les utilisateurs scientifiques peuvent interroger le catalogue via l'interface SQL de MAST CasJobs, ou téléchargez la collection entière sous forme de tableau lisible par ordinateur.
Création d'un catalogue 3D
Les astronomes ont pris des mesures spectroscopiques accessibles au public qui fournissent des classifications d'objets et des distances définitives, et les a alimentés à un algorithme d'intelligence artificielle. Le processus d'IA a été essentiel pour aider l'équipe à déterminer comment déterminer avec précision les mêmes propriétés à partir de diverses mesures des couleurs et des tailles des objets. Cette approche d'IA ou d'apprentissage automatique avec un "réseau de neurones à action directe" a atteint une précision de classification globale de 98,1% pour les galaxies, 97,8% pour les étoiles et 96,6% pour les quasars. Les estimations de distance des galaxies sont précises à près de 3%.
L'auteur principal de l'étude, Robert Beck, un ancien post-doctorant en cosmologie à l'IfA, décrit le processus. "En utilisant un algorithme d'optimisation de pointe, nous avons tiré parti de l'ensemble d'apprentissage spectroscopique de près de 4 millions de sources lumineuses pour apprendre au réseau neuronal à prédire les types de sources et les distances des galaxies, tout en corrigeant l'extinction de la lumière par la poussière dans la Voie lactée."
Carte de densité de l'univers pour les galaxies entre 1,5 et 3 milliards d'années-lumière. Crédit :Université d'Hawaï à Manoa
Précédemment, la plus grande carte de l'univers a été créée par le Sloan Digital Sky Survey (SDSS), qui ne couvre qu'un tiers du ciel. Le nouveau catalogue double la superficie enquêtée, a de meilleures statistiques, et contient des zones spécifiques que le SDSS a manquées.
IfA astronome et co-auteur de l'étude, István Szapudi, a noté que « déjà, une version préliminaire de ce catalogue, couvrant une zone beaucoup plus petite, facilité la découverte du plus grand vide de l'univers, la cause possible du point froid. Le nouveau, plus précise, et un plus grand catalogue photométrique de décalage vers le rouge sera le point de départ de nombreuses découvertes futures. »
"Cette belle carte de l'univers fournit un exemple de la façon dont la puissance du grand ensemble de données Pan-STARRS peut être multipliée avec des techniques d'intelligence artificielle et des observations complémentaires, " a expliqué le directeur de Pan-STARRS et astronome associé de l'IfA, Ken Chambers. "Comme Pan-STARRS collecte de plus en plus de données, nous utiliserons l'apprentissage automatique pour extraire encore plus d'informations sur les objets géocroiseurs, notre système solaire, notre galaxie et notre univers."
