211service.com
3 rumvidenskabelige spørgsmål, som computing hjælper med at besvare
Daniel Zender
Efterhånden som rumforskere indsamler flere og flere data, finder observatorier rundt om i verden nye måder at anvende supercomputing, cloud computing og deep learning for at give mening ud af det hele. Her er nogle eksempler på, hvordan disse teknologier ændrer den måde, astronomer studerer rummet på.
Hvad sker der, når sorte huller kolliderer?
Som postdoc-studerende i USA, astrofysiker Eli Huerta begyndte at tænke på, hvordan teknologi kunne hjælpe med at få flere gennembrud inden for hans felt. Så opdagede forskere gravitationsbølger for første gang i 2015 med LIGO (Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory) .
Denne historie var en del af vores november 2021-udgave
- Se resten af problemet
- Abonner
Forskere har siden kortlagt disse observationer og forsøgt at lære alt, hvad de kan, om disse undvigende kræfter. De har opdaget snesevis flere gravitationsbølgesignaler, og fremskridt inden for databehandling hjælper dem med at følge med.
Som postdoc søgte Huerta efter gravitationsbølger ved kedelig at prøve at matche data indsamlet af detektorer til et katalog over potentielle bølgeformer. Han ville finde en bedre måde.
Tidligere i år grøntsagsgrund , som nu er computerforsker ved Argonne National Laboratory nær Chicago, skabt en AI ensemble, der er i stand til at behandle en måneds LIGO-data på kun syv minutter.
Hans algoritmer - som kører på specielle processorer kaldet GPU'er - kombinerer fremskridt inden for kunstig intelligens og distribueret databehandling. Ved at bruge enten separate computere eller netværk, der fungerer som et enkelt system, kan Huerta identificere gravitationstætte steder som sorte huller, der producerer bølger, når de smelter sammen.
Huertas samling af AI-modeller er open source, hvilket betyder, at alle kan bruge dem. Ikke alle har adgang til en supercomputer, siger han. Dette vil sænke barriererne for forskere til at adoptere og bruge AI.
Hvordan har nattehimlen ændret sig?
Så meget som astronomi er udvidet, har feltet været langsomme til at integrere cloud computing. Vera C. Rubin Observatoriet , der i øjeblikket er under opførelse i Chile, vil blive den første astronomiske institution af sin størrelse, der vedtager en skybaseret datafacilitet.
Relateret historie
Hvordan satellit-megakonstellationer vil ændre den måde, vi bruger rummet på Og hvor end mennesker går, vil de tage satellitkonstellationer med sig til månen og Mars.Når observatoriet starter op i 2024, vil de data, dets teleskop fanger, blive tilgængelige som en del af Legacy Survey of Space and Time (LSST) projekt, som vil skabe et katalog tusindvis af gange større end nogen tidligere undersøgelse af nattehimlen. Tidligere undersøgelser blev næsten altid downloadet og gemt lokalt, hvilket gjorde det svært for astronomer at få adgang til hinandens arbejde.
Vi laver et kort over den fulde himmel, siger Hsin-Fang Chiang , medlem af Rubins datastyringsteam. Og i processen bygger de et enormt datasæt, der vil være nyttigt for mange forskellige slags videnskab inden for astronomi.
Selvom Chiangs ph.d. er i astronomi, havde hendes indledende forskning intet at gøre med undersøgelsen. År senere fik hun en chance for at blive involveret takket være projektets store størrelse. Hun er stolt over, at hendes arbejde kunne forbedre den måde, videnskabsfolk samarbejder på.
Det 10-årige projekt vil levere et 500-petabyte sæt data og billeder til skyen for at hjælpe astronomer med at besvare spørgsmål om universets struktur og udvikling.
Det 10-årige projekt vil levere et 500-petabyte sæt data og billeder til skyen.
For hver position på himlen vil vi have mere end 800 billeder der, siger Chiang. Du kunne endda se, hvad der skete i fortiden. Så især for supernovaer eller ting, der ændrer sig meget, så er det meget interessant.
Rubin Observatory vil behandle og gemme 20 terabyte data hver nat, mens det kortlægger Mælkevejen og andre steder. Astronomer tilknyttet projektet vil være i stand til at få adgang til og analysere disse data fra hvor som helst via en webbrowser . Til sidst vil de billeder, teleskopet tager hver nat, blive konverteret til en online database med stjerner, galakser og andre himmellegemer.
Hvordan så det tidlige univers ud?
Fremskridt inden for databehandling kan hjælpe astronomer med at skrue det kosmiske ur tilbage. Tidligere i år brugte japanske astronomer ATERUI II , en supercomputer, der har specialiseret sig i astronomi-simuleringer, for at rekonstruere, hvordan universet kan have set ud så tidligt som Big Bang.
ATERUI II hjælper forskerne med at undersøge kosmisk inflation -teorien om, at det tidlige univers udvidede sig eksponentielt fra det ene øjeblik til det andet. Astronomer er enige om, at denne udvidelse ville have efterladt ekstreme variationer i stoftætheden, som ville have påvirket både fordelingen af galakser og den måde, de udviklede sig på.
Projektet kræver en enorm mængde datalagring (ca. 10 terabyte, svarende til 22.000 episoder af Game of Thrones)
Ved at sammenligne 4.000 simuleringer af det tidlige univers - alle med forskellige tæthedsudsving - med den ægte vare, kunne videnskabsmænd spole tiden tilbage og spørge, hvorfor nogle steder i universet er fyldt med kosmisk aktivitet, mens andre er golde.
Masato Shirasaki, en assisterende professor ved National Astronomical Observatory of Japan, siger, at det spørgsmål ville være næsten umuligt at besvare uden disse simuleringer. Projektet kræver en enorm mængde datalagring (ca. 10 terabyte, svarende til 22.000 afsnit af Game of Thrones ).
Shirasakis team udviklede en model for, hvordan universet menes at have udviklet sig og anvendte den på hver af simuleringerne for at se, hvilket resultat der kan være tættest på, hvordan det ser ud i dag. Denne metode gjorde det lettere at udforske den kosmiske inflations fysik.
I de næste par år kan Shirasakis metoder hjælpe med at forkorte den nødvendige observationstid til fremtidige indsatser som f.eks SPHEREx, en to-årig mission planlagt til 2024, der involverer et rumfartøj, der vil kredse om Jorden og stirre på næsten 300 millioner galakser hen over himlen. Med disse spring i databehandling udvides vores forståelse af universet, lidt efter lidt.