מאז ראשית המאה העשרים, נטען על מדענים ופיזיקאים להסביר כיצד ומדוע נראה שהיקום מתרחב בקצב מואץ. בנוסף לאחריות לתאוצה הקוסמית, אנרגיה זו נחשבת גם לכדי 68.3% מהמסה הבלתי נראית של היקום.
בדומה לחומר אפל, קיומו של כוח בלתי נראה זה מבוסס על תופעות ניתנות לצפייה ומכיוון שהוא במקרה מתאים למודלים הקוסמולוגיים הנוכחיים שלנו ולא עדויות ישירות. במקום זאת, על מדענים להסתמך על תצפיות עקיפות, להתבונן באיזו מהירות חפצים קוסמיים (בפרט סופרנובות מסוג Ia) נסוגים מאיתנו ככל שהיקום מתרחב.
תהליך זה היה מייגע במיוחד עבור מדענים - כמו אלו העובדים בסקר האנרגיה האפלה (DES) - אלמלא האלגוריתמים החדשים שפותחו בשיתוף פעולה של חוקרים במעבדה הלאומית לורנס ברקלי וב- UC ברקלי.
"האלגוריתם שלנו יכול לסווג איתור של מועמד סופרנובה תוך כ- 0.01 שניות, ואילו סורק אנושי מנוסה יכול לקחת מספר שניות," אמר דני גולדשטיין, סטודנט לתארים מתקדמים ב- UC ברקלי שפיתח את הקוד לאוטומציה של תהליך גילוי הסופרנובה בתמונות DES. .
נכון לעכשיו השנייה, ה- DES מצטלם תמונות ליליות של השמיים הדרומיים עם DECam - מצלמת 570 מגה-פיקסל המורכבת על הטלסקופ של ויקטור מ. בלנקו במצפה הכוכבים אינטרו אמריקני של Cerro (CTIO) בהרי האנדים הצ'יליים. כל לילה, המצלמה מייצרת בין 100 ג'יגה-בייט (ג'יגה-בתים) ו- 1 טרה-בייט (TB) של נתוני הדמיה, הנשלחים למרכז הלאומי ליישומי מחשב-על (NCSA) ולפרמילאב של DOE באילינוי לצורך עיבוד וארכוב ראשוניים.
תוכניות לזיהוי אובייקטים שפותחו במרכז המחשוב המדעי הלאומי לחקר אנרגיה (NERSC) ויושמו ב- NCSA ואז סרקו את התמונות בחיפוש אחר זיהויים אפשריים של סופרנובות מסוג Ia. פיצוצים עוצמתיים אלה מתרחשים במערכות כוכב בינאריות בהן כוכב אחד הוא גמד לבן, המצטבר חומר מכוכב נלווה עד שהוא מגיע למסה קריטית ומתפוצץ בסופרנובה מסוג Ia.
"הפיצוצים האלה ראויים לציון מכיוון שהם יכולים לשמש כאינדיקטורי מרחק קוסמיים ברמת דיוק של 3-10 אחוזים", אומר גולדשטיין.
המרחק הוא חשוב מכיוון שככל שהאובייקט נמצא רחוק יותר, כך הוא נמצא אחורה בזמן. על ידי מעקב אחר סופרנובות מסוג Ia במרחקים שונים, החוקרים יכולים למדוד התפשטות קוסמית לאורך כל תולדות היקום. זה מאפשר להם לשים אילוצים על כמה מהר היקום מתרחב ואולי אפילו לספק רמזים אחרים לגבי טבעה של האנרגיה האפלה.
"מבחינה מדעית זו תקופה ממש מרגשת מכיוון שכמה קבוצות ברחבי העולם מנסות למדוד במדויק supernovae מסוג Ia כדי להגביל ולהבין את האנרגיה האפלה המניעה את ההתפשטות המואצת של היקום," אומר גולדשטיין, שהוא גם סטודנט חוקר במרכז לקוסמולוגיה חישובית במעבדה של ברקלי (C3).
ה- DES פותח בחיפוש אחר פיצוצים מסוג Ia על ידי חשיפת שינויים בשמי הלילה, וכאן נכנס צינור חיסור התמונות שפותח ויושם על ידי חוקרים בקבוצת העבודה של סופר-נובה. צינור מחסיר תמונות המכילות אובייקטים קוסמיים ידועים מתמונות חדשות שנחשפים מדי לילה ב- CTIO.
בכל לילה מפיק הצינור בין 10,000 לכמה מאות אלפי איתור של מועמדי סופרנובה שצריך לאמת.
"מבחינה היסטורית, אסטרונומים מאומנים היו יושבים ליד המחשב שעות, מסתכלים על הנקודות הללו ומציעים דעות אם יש להם את המאפיינים של סופרנובה, או שמא הם נגרמו כתוצאה מהשפעות מזויפות שמתחפשות לסופרנובות בנתונים. התהליך הזה נראה פשוט עד שמבינים שמספר המועמדים שצריך לסווג כל לילה הוא גדול עד אימה ורק אחד מתוך כמה מאות הוא סופרנובה אמיתית מכל סוג שהוא, "אומר גולדשטיין. "התהליך הזה מייגע במיוחד ועתיר זמן. זה גם מפעיל לחץ רב על קבוצת העבודה של סופרנובה לעבד ולסרוק נתונים במהירות, וזו עבודה קשה. "
כדי לפשט את משימת ההצבעה של מועמדים, גולדשטיין פיתח קוד המשתמש בטכניקת למידת המכונה "יער אקראי" כדי לוודא גילויים של מועמדים לסופרנובה באופן אוטומטי ובזמן אמת כדי לייעל אותם עבור ה- DES. הטכניקה מעסיקה אנסמבל של עצי החלטה לשאול באופן אוטומטי את סוגי השאלות שאסטרונומים בדרך כלל ישקלו בהן בעת סיווג מועמדי סופרנובה.
בסופו של התהליך, כל גילוי של מועמד מקבל ציון על סמך חלקיקי עצי ההחלטה שראו בו כמאפיינים של גילוי סופרנובה. ככל שציון הסיווג קרוב יותר לאחד, כך המועמד חזק יותר. גולדשטיין מציין שבבדיקות המקדימות, צינור הסיווג השיג דיוק כולל של 96 אחוזים.
"כשאתה עושה חיסור לבד אתה מקבל יותר מדי 'חיובי שווא' - חפצים אינסטרומנטליים או תוכניים המופיעים כמועמדי סופרנובה פוטנציאליים - שבני אדם יבצעו את דרכם", אומר רולין תומאס, ממעבדה C3 של ברקלי, שהיה משתף הפעולה של גולדשטיין.
הוא מציין כי בעזרת המסווג החוקרים יכולים להתגמש במהירות ובמדויק על הממצאים ממועמדי סופרנובה. "המשמעות היא שבמקום שיש 20 מדענים מקבוצת העבודה של סופרנובה ברציפות לנפות אלפי מועמדים בכל לילה, אתה יכול פשוט למנות אדם אחד שיסתכל אולי על כמה מאות מועמדים חזקים," אומר תומאס. "זה מזרז משמעותית את זרימת העבודה שלנו ומאפשר לנו לזהות supernovae בזמן אמת, וזה חיוני לביצוע תצפיות המשך."
"באמצעות כ -60 ליבות במחשב-על אנו יכולים לסווג 200,000 גילויים בכ -20 דקות, כולל זמן לאינטראקציה עם מסד נתונים ולחילוץ תכונות." אומר גולדשטיין.
גולדשטיין ותומאס מציינים כי הצעד הבא בעבודה זו הוא להוסיף דרגה שנייה של למידת מכונה לצינור כדי לשפר את דיוק הסיווג. שכבה נוספת זו תביא בחשבון את האופן בו סווג האובייקט בתצפיות קודמות מכיוון שהוא קובע את ההסתברות שהמועמד הוא "אמיתי". החוקרים ועמיתיהם עובדים כיום על גישות שונות להשגת יכולת זו.
