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          天文學家開發了一個編目宇宙的新模式

          時間:2021-06-22 14:52:08 來源:

          由Blanco望遠鏡觀察到的星系的碼頭/貼花圖像。遺留調查正在從一組光學和紅外成像數據產生天空的推理模型目錄,包括從三²個光帶和四個紅外條帶的北半球可見14,000°倍的膠質天空。圖像:黑暗能量天空調查

          來自伯克利實驗室的科學家們創造了一種新的統計分析模型,旨在增強現代天文學最具時間最受測的工具:天空調查。

          傳統的根源深入天文學。從伽利略和哥內克人到哈勃和霍金,科學家和哲學家一直在思考宇宙的神秘處幾個世紀,用方法和模型掃描天空,即大部分地,直到過去二十年直到過去幾十年。

          現在,伯克利實驗室的天體物理學家,統計學家和計算機科學家的研究合作正在尋求與Celeste一起搖動的東西,這是一個新的統計分析模型,旨在增強現代天文學最具時間最受測的工具之一:天空調查。

          Stroromer日常活動的核心組成部分,調查用于映射和目錄天空區域,燃料統計研究大量物體,并更詳細地研究有趣或罕見的物體。但是,今天分析了這些調查的圖像數據集的方式仍然被困在,但是,黑暗的年齡。

          “勞倫斯伯克利國家實驗室(Baryon振蕩光譜調查(BOSS)和CDSS的一部分)和CO-PI,勞倫斯·伯克利國家實驗室和主要調查員David Schlegel說,有傳統的方法可以追溯到攝影盤子。”論德拉姆遺產調查(貼花)。“許多術語也會追溯到這一點。例如,我們仍然談論有一個盤子并比較板,當然,當我們顯然我們已經超越了這一點。“

          令人驚訝的是,第一電子調查 - 斯隆數字天空調查(SDSS) - 于1998年開始捕獲數據。雖然今天有多次調查和高分辨率儀器在全球24/7運行,但每年收集數百個TB的圖像數據,科學家從多種設施輕松訪問和分享此數據的能力仍然難以捉摸。此外,始于一百年前或更長的實踐繼續在天文學中擴散 - 從接近每次調查的習慣,雖然是他們第一次看著天空來陳舊術語,如“幅度系統”和“SexAmeSimal”,可以在天文學外面留下潛在的合作者,抓頭。

          這是一個像他一樣喜歡的公約,他喜歡冒險舒爾格爾。

          “有一個歷史如何在天文學中使用數據,語言和術語反映了很多問題,”他說。“例如,幅度系統 - 它不是一些亮度的線性系統,這是一個歷史數千年的任意標簽。但你仍然可以拿起任何天文紙,他們都使用幅度系統。“

          談到從Sky調查的圖像數據分析,Schlegel是某些現有方法,也可以改進,特別是鑒于更復雜的計算挑戰,預期從下一代調查中出現,如貼花和更高分辨率的儀器,如大型潮天道調查望遠鏡(LSST)。

          “我們在天文學中處理數據分析的方式是通過”減少數據“,”他說。“拍攝圖像,將檢測算法應用于它,拍攝一些測量,然后在該圖像中制作對象的目錄。然后你拍攝了一部分天空的另一個形象,你說,'哦,讓我假裝我不知道這里發生了什么,所以我會首先識別對象,從而測量這些對象然后制作一個這些對象的目錄。'這是針對每個圖像獨立完成的。因此,您將進一步介紹并進一步進入這些數據減少目錄,永遠不會返回原始圖像。“

          一個層級模型

          這些挑戰促使Schlegel與Berkeley Lab的螳螂(龐大加速在于Scalable Algorithms的科學新技術),由Prabhat從國家能源研究和科學計算中心(NERSC),科學用戶設施辦公室。“為了解決這一大挑戰,我們從UC Berkeley,Harvard,Carnegie Mellon和Adobe Research開始了領先的研究人員,”Prabhat說。

          該團隊在過去的一年中,一個旨在通過下一代望遠鏡可見的宇宙中宇宙,星系和其他光源的分層模型,解釋說,這是一個旨在通過下一代望遠鏡來看來的分層模型。 UC Berkeley統計系的學生和領導作者在7月份舉行的Celeste在第32屆機器學習國際會議上舉行。他補充說,新模型還將使天文學家確定有前途的星系,用于定位的光譜儀瞄準,定義星系,他們可能希望進一步探索,并幫助他們更好地了解宇宙的黑暗能量和宇宙的幾何形狀。

          “我們想要以基本的方式改變的是天文學家使用這些數據的方式,”Schlegel說。“Celeste將是一個更好的模型,用于識別天空中的天體物理源和每個望遠鏡的校準參數。我們將能夠在數學上定義我們正在解決的內容,這與傳統方法不同,這是這套啟發式,你得到了這個對象的目錄,那么你試圖提出問題:數學習慣是什么問題剛剛解決了?“

          此外,Celeste有可能顯著減少天文學家目前與圖像數據一起工作的時間和精力,Schlegel強調。“十到15年前,你會得到天空的形象,你甚至沒有知道你在天空上的究竟在哪里。所以你所做的第一件事就是把它拉到電腦上,然后點擊星星,并嘗試將它們識別到您所在的位置。而且你會用手為每一個圖像做這件事。“

          應用統計

          為了改變這種情況,Celeste使用機器學習和應用統計中的分析技術,但在天文學中并不是那么多。該模型在代碼上以稱為拖拉機的代碼,由Dustin Lang開發,而他是普林斯頓大學的博士后研究員。

          “大多數天文圖像分析方法看一束像素并運行a

          簡單的算法基本上是在像素值上算術的算法,“郎,以前是Carnegie Mellon的后醫生,現在是多倫多大學的研究助理和Celeste團隊的成員。“但是對于拖拉機,而不是在像素值上運行相當簡單的食譜,我們創建了一個完整的描述模型,我們可以與實際圖像進行比較,然后調整模型,以便其特定明星實際上符合觀察的主張。它會對數據存在的對象和預測在數據中的樣子上看的內容進行了更明顯的陳述。“

          Celeste項目進一步提出了這一概念,實現了統計推理,以建立一個完全生成模型來數學地定位和表征天空中的光源。統計模型通常從數據開始,向后查看,以確定導致數據的原因,解釋了UC Berkeley統計教授和Celeste團隊的另一個成員的統計教授Jon Mcauliffe。但是在天文學中,圖像數據分析通常以尚不清楚的方式開始:天空中物體的位置和特征。

          “在科學中,我們做了很多東西是難以努力的東西,并試圖將其分解成更簡單的部件,然后將部件放在一起,”麥拉迪格說。“這就是分層模型正在發生的事情。棘手的部分是,有這些假設或想象量的數量,即使我們沒有觀察它們,我們也必須推理它們。這是統計推論進來的地方。我們的工作是從圖像中的像素強度開始,并向后工作到光源的位置以及它們的特征是什么“。

          到目前為止,該組織使用Celeste分析了麥克利迪的NERSC的Edison SuperComputer上的SDSS圖像,整個SDS圖像和SDSS圖像集。這些初始運行有助于他們改進和改進模型,并驗證其超出當前最先進方法的性能,以定位天體和測量它們的顏色。

          “最終目標是占據現在生成的所有光度數據,并將正在持續生成并運行單個作業,并繼續運行時間并連續地改進這種全面的目錄,”他說..

          第一個主要的里程碑將在NERSC上一次運行整個SDSS DataSet的分析。然后,研究人員將開始添加其他數據集并開始構建目錄 - 例如SDS數據,可能會在NERSC的科學網關中進行。總而言之,Celeste團隊希望目錄收集和處理大約500大的數據,或約1萬億像素。

          “據我所知,這是科學中最大的圖形模型問題,實際上需要一個用于運行推理算法的超級計算平臺,”Prabhat說。“Jon Mcauliffe,Jeff Regier和RyanGiordano(UC Berkeley),Matt Hoffman(Adobe Research)和Ryan Adams和Andy Miller(哈佛大學)開發的核心方法絕對是在此規模上嘗試問題的絕對關鍵。”

          Celeste的下一次迭代將包括Quasars,其具有不同的光譜特征,使它們更難以區分其他光源。Quasars的建模對于提高我們對早期宇宙的理解是重要的,但它提出了一個很大的挑戰:最重要的是那些遠處的物體,但遠處的物體是我們最薄弱的信號。Andrew Miller of Harvard University目前正在為模型工作,夫妻將高保真譜測量與調查數據耦合,以改善我們對遠程Quasars的估計。

          麥克勞德說,這可能有點令人驚訝地尚未建立一個在全世界的許多不同望遠鏡上成像的所有光源的參考目錄。““但我們認為我們可以幫助。這將是一個目錄,對未來的天文學家和宇宙學家來說是非常有價值的。“


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