Bortsett fra å kategorisere galakser, har en annen komponent i Galaxy Zoo-prosjektet bedt deltakerne om å identifisere potensielle supernovaer (SNe). De første resultatene er ute og har identifisert at "nesten 14 000 supernova-kandidater fra [Palomar Transient Factory, (PTF)] ble klassifisert av mer enn 2500 individer i løpet av få timer etter datainnsamling."
Selv om Galaxy Zoo-prosjektet er det første som ansetter innbyggere som supernovaspottere, har bakgrunnsprogrammene lenge vært på plass, men genererte enorme mengder data som skulle behandles. “Supernova Legacy Survey brukte MegaCam-instrumentet på 3,6 m Canada-France-Hawaii Telescope for å kartlegge 4 grader2”Noen få dager, der“ hver kvadratgrad typisk ville generere ~ 200 kandidater for hver observasjonsnatt. ” I tillegg, “[t] han Sloan Digital Sky Survey-II Supernova Survey brukte SDSS 2,5m-teleskopet til å kartlegge et større område på 300 grader2”Og“ menneskelige skannere så på 3000-5000 objekter hver natt fordelt på seks skannere ”.
For å lette denne byrden, implementerte den svært vellykkede Galaxy Zoo et Supernova-søk der brukere ville bli ledet gjennom et beslutnings tre for å hjelpe dem med å bestemme hvilke datalgoritmer som antydet som forbigående hendelser. Hvert bilde ble sett på og bestemt av flere deltakere, noe som øker sannsynligheten for riktig vurdering. Også, "med et stort antall mennesker som skanner kandidater, kan flere kandidater undersøkes på kortere tid - og med den globale Zooniverse (foreldreprosjektet til Galaxy Zoo) brukerbase kan dette gjøres døgnet rundt, uavhengig av lokal tidssone som vitenskapsteamet er basert på ”slik at“ interessante kandidater kan følges opp samme natt som SNe-funnet, av spesiell interesse for raskt å utvikle SNe eller forbigående kilder. ”
For å identifisere kandidater for visning blir bilder tatt ved hjelp av det 48 tommers Samuel Oschin-teleskopet ved
Palomar observatorium. Bildene blir deretter kalibrert for å korrigere instrumentell støy og sammenlignes automatisk med referansebilder. De der et objekt vises med en endring større enn fem standardavvik fra den generelle støyen, flagges for inspeksjon. Selv om det kan virke som om denne høye terskelen vil eliminere andre hendelser, vil Supernova Legacy Survey, med 200 kandidater per natt, bare ende opp med å identifisere ~ 20 sterke kandidater. Som sådan var nesten 90% av disse datamaskingenererte identifikasjonene falske, sannsynligvis generert av kosmiske stråler som slo detektoren, objekter i vårt eget solsystem eller andre slike plager og demonstrerte behovet for menneskelig analyse.
Fortsatt identifiserer PTF mellom 300 og 500 kandidater hver operasjonsnatt. Når de eksporteres til Galaxy Zoo-grensesnittet, blir brukerne presentert for tre bilder: Det første er det gamle referansebildet. Det andre er det nylige bildet, og det tredje er forskjellen mellom de to, med lysstyrkeverdiene trukket fra piksel for piksel. Stjerner som ikke endret lysstyrke vil bli trukket til ingenting, men de med en stor forandring (for eksempel en supernova), ville registrere seg som en fortsatt merkbar stjerne.
Denne metoden er selvfølgelig ikke feilfri, noe som også bidrar til de falske positive tingene fra datasystemet som beslutningstreet hjelper med å luke ut. Det første spørsmålet (er det en kandidat sentrert i korsstolene til høyre [trukket] bilde?) Eliminerer feilbehandling av algoritmen på grunn av feiljustering. Det andre spørsmålet (Har kandidaten selv trukket riktig?) Tjener til å droppe stjerner som var så lyse, de mettet CCD, noe som forårsaker rare feil som ofte resulterte i et "bullseye" mønster. For det tredje (er kandidaten stjernelignende og tilnærmet sirkulær?), Eliminerer brukere kosmiske stråleangrep som vanligvis bare fyller en eller to piksler eller etterlater lange løyper (avhengig av vinkelen de treffer CCD). Til slutt blir brukerne spurt om "kandidaten sentrert i en sirkulær vertsgalakse?" Dette setter identifikasjoner av variable stjerner i vår egen galakse til side som ikke er hendelser i andre galakser, så vel som supernovaer som vises i utkanten av deres vertsgalakser.
Hvert av disse spørsmålene er tildelt et antall positive eller negative "poeng" for å gi en samlet poengsum for identifikasjonen. Jo høyere poengsum, jo mer sannsynlig er det å være en ekte supernova. Når strukturen er satt opp, kan "kandidater bare ende med en poengsum på -1, 1 eller 3 fra hver klassifisering, med de mest lovende SN-kandidatene som får 3." Hvis nok brukere rangerer en hendelse med riktig poengsum, legges hendelsen til et daglig abonnement sendt ut til interesserte.
For å bekrefte påliteligheten av identifikasjoner, ble de 20 beste kandidatene fulgt opp spektroskopisk med 4,2 m William Herschel-teleskopet. Av dem ble 15 bekreftet som SNe, med 1 kataklysmisk variabel, og 4 er fortsatt ukjente. Sammenlignet med oppfølgingsobservasjoner fra PTF-teamet, identifiserte Galaxy Zoo riktig 93% av supernovaene som ble bekreftet spektroskopisk fra dem. Dermed er identifikasjonen sterk, og dette store volumet av kjente hendelser vil sikkert hjelpe astronomer til å lære mer om disse hendelsene i fremtiden.
Hvis du vil være med, kan du gå til hjemmesiden deres og registrere deg. Foreløpig er alle supernovaekandidater blitt behandlet, men neste observasjonsløp kommer snart!
