Przejdź do głównej treści

Widok zawartości stron Widok zawartości stron

Astronomiczny Obiekt Miesiąca

Satelita Swift i AI ujawniają odległości najdalszych rozbłysków gamma

Ilustracja: Schemat powstawania, propagacji i detekcji na Ziemi odległego błysku gamma, wraz z opisem określenia jego odległości poprzez algorytmy uczenia maszynowego. . Źródło: Publikacja Zespołu.

Międzynarodowy zespół astrofizyków opracował nowatorską metodę uczenia maszynowego pozwalającą mierzyć odległości do rozbłysków gamma, najpotężniejszych eksplozji we Wszechświecie. Wyniki tych badań zostały opublikowane w Astrophysical Journal Letters (ApJL) i Astrophysical Journal Supplement Series (ApJSS). Głównymi autorami prac są dr Maria Dainotti (Japonia, NAOJ) i Aditya Narendra z Obserwatorium Astronomicznego Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie.

Rozbłyski gamma (GRB) to najbardziej gwałtowne zjawiska we Wszechświecie zachodzące po Wielkim Wybuchu. W ciągu kilku sekund uwalniają ilość energii równą tej, jaką nasze Słońce wyzwala w ciągu całego okresu swojego istnienia. Dzięki temu, że są tak niezwykle silne i jasne, możemy je obserwować nawet na obrzeżach widzialnego Wszechświata, czyli jako występujące w momencie, gdy miał on zaledwie 500 milionów lat. Spojrzenie na dawny Wszechświat z tak dużych odległości pozwala na poszukiwanie najstarszych gwiazd, które są niezwykle trudne do zaobserwowania, ale są też powszechnie uważane za progenitorów błysków gamma.

Uważa się, że GRB mogą powstawać na różne sposoby. Jednym z nich jest przypadek, gdy masywna gwiazda, ponad 30 razy masywniejsza od naszego Słońca, dobiega kresu swojego życia i eksploduje w postaci widowiskowej supernowej. Są to jedne z najjaśniejszych zdarzeń w znanym nam Wszechświecie, które, jak zaobserwowano, powodują pojawienie się szczególnej klasy zjawisk GRB, zwanych długimi błyskami gamma. Drugimi znanymi zdarzeniami powodującymi pojawianie się GRB są tak zwane fuzje. Dochodzi do nich, gdy pozostałości po dawnych gwiazdach, na przykład gwiazdy neutronowe, zbliżają się do siebie pod wpływem grawitacji i ostatecznie zderzają się, uwalniając przy tym ogromne ilości energii w bardzo krótkim czasie. Zdarzenia te prowadzą do powstawania krótkich błysków gamma.

Zjawiska GRB są obserwowane nie tylko daleko od nas, ale także w dość bliskich odległościach, co pozwala nam zrozumieć, w jaki sposób gwiazdy ewoluują w czasie i jak wiele błysków gamma może wystąpić w danej przestrzeni i w danym czasie. Jednak zmierzenie odległości do obiektów związanych z błyskami jest bardzo trudnym zadaniem ze względu na niewielką liczbę teleskopów obserwujących te przypadkowe zdarzenia i inne ograniczenia instrumentalne. Potrzebujemy zatem niezależnej metody pośredniego pomiaru tych odległości -- i tutaj z pomocą przychodzą dane z satelity Neil Gehrels Swift oraz uczenie maszynowe.

Międzynarodowy zespół kierowany przez dr Marię Dainotti z Narodowego Obserwatorium Astronomicznego w Japonii oraz Adityę Narendrę, doktoranta ostatniego roku na Uniwersytecie Jagiellońskim w Krakowie, opracował zaawansowaną technikę uczenia maszynowego umożliwiającą wyznaczanie odległości do progenitorów GRB w oparciu o ich niezależnie, niezwiązane bezpośrednio z odległością, fizyczne właściwości. Innowacyjność tego pomysłu polega na tym, że zamiast używać jednego modelu uczenia maszynowego, zebrano kilka modeli razem, aby poprawić moc prognostyczną tych narzędzi. Metoda została nazwana Superlearner i każdemu algorytmowi przypisuje wagę, której wartości mieszczą się w zakresie od 0 do 1, a każda waga odpowiada mocy prognostycznej tego konkretnego modelu - wyjaśnia dr Dainotti. Przewaga Superlearnera polega na tym, że ostateczna prognoza jest zawsze dokładniejsza niż wyniki z pojedynczych modeli. Superlearner jest również używany do odrzucania algorytmów, które są najmniej predykcyjne. Przykładowo, ustawiliśmy próg akceptacji modelu dla naszego zbioru danych. Próg ten wynosi 0,05.

Zwiększa to prawdopodobieństwo, że metoda ta będzie w stanie bardziej precyzyjnie oszacować odległość do błysków gamma.

Dzięki temu, że SuperLearner może łączyć dowolne modele uczenia maszynowego, możemy dostosować metodologię w zależności od danych, z którymi akurat pracujemy - dodaje Narendra. Kluczowym elementem szkolenia modeli uczenia maszynowego jest walidacja krzyżowa. To technika, która naśladuje rzeczywistą efektywność algorytmu uczenia maszynowego, a tym samym daje nam dokładne oszacowanie jego wydajności.

Zespół wykazał, że częstotliwość występowania błysków gamma nie pokrywa się z częstością powstawania gwiazd w niewielkich odległościach, co pozwala przypuszczać, że długotrwałe błyski gamma obserwowane w niewielkich odległościach od nas mogą być generowane nie przez zapadanie się masywnych gwiazd (o masie 30 razy większej niż masa Słońca), jak wcześniej zakładano, ale raczej przez łączenie się bardzo gęstych obiektów (w tym gwiazd neutronowych). Tezę tę na podstawie danych rentgenowskich z satelity Swift sformułowali dr Vahe Petrosian, profesor Uniwersytetu Stanforda, i dr Dainotti, a nowa praca zespołu zdaje się potwierdzać ją również w odniesieniu do danych optycznych.

Badania te wyznaczają nowe granice zarówno w dziedzinie astronomii promieniowania gamma, jak i uczenia maszynowego. Dalsze badania i kolejne rozwiązania mogą pomóc astrofizykom uzyskać jeszcze dokładniejsze wyniki, a w przyszłości nawet rozwiązać szereg istotnych problemów kosmologicznych.

 

Ilustracja: Schemat zjawiska rozbłysku gamma. Źródło: Publikacja Zespołu.


Oryginalna publikacja

Maria Giovanna Dainotti, Aditya Narendra, Agnieszka Pollo, Vahé Petrosian, Małgorzata Bogdan, Kazunari Iwasaki, Jason Xavier Prochaska, Enrico Rinaldi, David Zhou, Gamma-Ray Bursts as Distance Indicators by a Statistical Learning Approach, ApJL 967 L30 (2024).

Opisane wyniki są częścią badań prowadzonych w Zakładzie Astronomii Gwiazdowej i Pozagalaktycznej Obserwatorium Astronomicznego Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie. Opublikowano również podobną analizę rentgenowską wykorzystującą dane z satelity Swift: Dainotti, M. G. et al. „Inferring the Redshift of More than 150 GRBs with a Machine-learning Ensemble Model”. The Astrophysical Journal Supplement Series 271.1 (2024): 22, DOI: 10.3847/1538-4365/ad1aaf.

Kontakt

Aditya Narendra
Obserwatorium Astronomiczne
Uniwersytetu Jagiellońskiego
Aditya.Narendra [@] doctoral.uj.edu.pl

Chaos i fale grawitacyjne Einsteina-Rosena

Ilustracja: Parametry na osiach (P i rho) określają stan początkowy cząstki, a kolor odpowiadającej mu kropki jest związany z jej położeniem końcowym osiągniętym po pewnym czasie. Rysunek ukazuje, że cząstki próbne, które początkowo znajdowały się bliskich stanach początkowych mogą mieć całkowicie odmienne stany końcowe. Źródło: Publikacja Zespołu.

W roku 2015 dokonano pierwszej detekcji fal grawitacyjnych. Obecnie, dziewięć lat później, astronomia fal grawitacyjnych jest prężnie rozwijającym się działem astronomii. Nauczyliśmy się podglądać Wszechświat w nieznany wcześniej sposób.

Sukces, który odniesiono w roku 2015, nie wziął się znikąd. Budowa i udoskonalanie pierwszego detektora fal rozciągnęły się na okres kilkudziesięciu lat. Wysiłek intelektualny teoretyków badających przewidywania równań teorii grawitacji Einsteina trwał od chwili okrycia ogólnej teorii względności w roku 1915. Kilka pokoleń badaczy na przestrzeni 100 lat starało się dociec, jak opisać matematycznie tego typu fale, czy ich istnienie nie jest sprzeczne ze strukturą teorii, jakie mają one właściwości oraz jak tego typu fale mogą oddziaływać z otoczeniem. Kluczowym krokiem był artykuł Alberta Einsteina i Nathana Rosena z roku 1937. W pierwotnej wersji tego artykułu autorzy błędnie dowodzili, że istnienie fal grawitacyjnych jest sprzeczne ze strukturą teorii. Gdy wskazano im błąd w rozumowaniu, ich artykuł przekształcił się w dowód istnienia fal grawitacyjnych. Klasa matematycznych rozwiązań równań Einsteina znaleziona przez Einsteina i Rosena nie opisywała fal pochodzących ze źródeł astrofizycznych. Równania udało się rozwiązać przy upraszczającym założeniu symetrii cylindrycznej. Chociaż wiemy, że wszechświat nie przypomina wielkiej tuby, to odkryte rozwiązania równań Einsteina dowiodły, że istnienie fal grawitacyjnych nie jest sprzeczne ze strukturą teorii i ujawniły niektóre ich właściwości. Einstein i Rosen w swoim artykule wspominają, że w znalezionej przez nich klasie rozwiązań istnieją tzw. fale stojące. Jest to szczególny przypadek, w którym efektywnie fala grawitacyjna nie przemieszcza się z prędkością światła, lecz sprowadza się do falowania struktury czasoprzestrzeni niczym powierzchni uderzonego bębna.

Chociaż stojące fale grawitacyjne mogły pojawić się we wczesnych wszechświecie, to obecnie nie mamy przekonywujących dowodów na ich istnienie poza hipotetyczną możliwością wynikającą ze struktury równań Einsteina. Wiele lat temu planowano eksperymenty, w których można byłoby wytworzyć tego typy fale w laboratorium i dokonać ich pośredniej detekcji wskutek oddziaływania z polem elektromagnetycznym. Niestety, do dzisiaj eksperymenty te pozostają poza zasięgiem naszych technicznych możliwości, a same fale stojące są obiektem wyłącznie matematycznych badań. Chociaż kwestia ich detekcji należy do odległej przyszłości, to niektóre ich właściwości czynią je naprawdę niezwykłymi. Stacjonarne wibracje czasoprzestrzeni w pewien sposób przypominają cząstki: zlokalizowane węzły energii oddziaływujące z otoczeniem. Jeśli przypomnimy sobie, że fala grawitacyjna to zaburzenie czasoprzestrzeni (czasu i przestrzeni), to sprawa przedstawia się w sposób zadziwiający: czas i przestrzeń wibrując zachowuje się efektywnie jak obiekt posiadający masę. Inaczej mówiąc, można zrobić coś z niczego, bo jak inaczej nazwać obiekty wykonane wyłącznie z czasu i przestrzeni? Obiekty te różnią się od rozważanych przez Johna Wheelera geonów tym, że występują zawsze w wielu kopiach, tak jak grzbiety drobnych fal na powierzchni membrany bębna.

W ramach badań prowadzonych w Zakładzie Astrofizyki Relatywistycznej i Kosmologii przebadano zachowanie cząstek próbnych w czasoprzestrzeni grawitacyjnej fali stojącej należącej do klasy rozwiązań Einsteina-Rosena. Przez cząstki próbne rozumie się cząstki na tyle drobne, że zakrzywienie czasoprzestrzeni wynikające z ich energii jest zaniedbywalnie małe. Cząstki próbne nie zaburzając drgań czasoprzestrzeni poruszają się w ich rytm, niczym drobinki piasku podskakujące na powierzchni bębna. Przeprowadzone badania ujawniły, że zachowanie tego typu cząstek może być niesamowicie złożone. Odkryto chaos deterministyczny: choć równania jednoznacznie przewidują ruch cząstek, to w praktyce ich pozycja końcowa jest niezwykle czuła na położenie początkowe. Występuje słynny efekt motyla. Dokładna analiza dynamiki cząstek próbnych wykazała istnienie złożonej struktury w przestrzeni rozwiązań określanej mianem sieci heteroklinicznych. Efekt motyla dla badanego układu można zobrazować za pomocą fraktala. Parametry na osiach (P i rho) określają stan początkowy cząstki, a kolor odpowiadającej mu kropki jest związany z jej położeniem końcowym osiągniętym po pewnym czasie. Rysunek ukazuje, że cząstki próbne, które początkowo znajdowały się bliskich stanach początkowych mogą mieć całkowicie odmienne stany końcowe.

 

Ilustracja: Fraktal. Parametry na osiach (P i rho) określają stan początkowy cząstki, a kolor odpowiadającej mu kropki jest związany z jej położeniem końcowym osiągniętym po pewnym czasie. Rysunek ukazuje, że cząstki próbne, które początkowo znajdowały się bliskich stanach początkowych mogą mieć całkowicie odmienne stany końcowe. Źródło: Publikacja Zespołu.


Oryginalna publikacja

Sebastian J. Szybka, Syed U. Naqvi, “Chaos and Einstein-Rosen gravitational waves”, Phys. Rev. D 108, L081501 (2023).

Opisane wyniki są częścią badań prowadzonych w Zakładzie Astrofizyki Relatywistycznej i Kosmologii Obserwatorium Astronomicznego Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie.

Kontakt

Sebastian Szybka
Obserwatorium Astronomiczne
Uniwersytetu Jagiellońskiego
S.Szybka [@] uj.edu.pl

Wieloczęstotliwościowa diagnostyka obłoku molekularnego DC 314.8-5.1

Rysunek 1: Rejon DC 314.8-5.1 widziany na różnych długościach fali: (u góry po lewej) mapa mozaikowa Spitzer MIPS (24 mikrony) ze skalą logarytmiczną intensywności; (u góry po prawej) mapa mozaikowa Spitzer IRAC (5,8 mikrona) ze skalą logarytmiczną intensywności; (u dołu po lewej) czerwony skan liniowy DSS (700 nm); (u dołu po prawej) mapa logarytmiczna Swift UVOT M2 - pasmo 2250 Angstremów. W każdym panelu biała przerywana elipsa oznacza globulę z centralną pozycją oznaczoną białym "x". Zielone elipsy wskazują wykryte źródła UVOT, z HD 130079 zaznaczonym po lewej i TYC 9015-926-1 zaznaczonym w pobliżu północnej granicy globuli. ``C1'' oznacza kandydatkę na YSO zidentyfikowaną w pracy Whittet (2007). "C2" i "C3" oznaczają potencjalne kandydatki na obiekty YSO zidentyfikowane w tej pracy. Źródło promieniowania rentgenowskiego wykryte za pomocą satelity Swift-XRT oznaczono symbolem "S" z krzyżykiem. Źródło: Publikacja Zespołu.

Międzynarodowy zespół astronomów kierowany przez naukowców z Obserwatorium Astronomicznego Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie przeprowadził badania ośrodka międzygwiazdowego na różnych długościach fal, analizując populacje gwiazd w ciemnym obłoku DC 314.8-5.1. Wykorzystał w tym celu dane z optycznego przeglądu nieba Gaia i dane przeglądów w bliskiej podczerwieni 2MASS i średniej podczerwieni WISE, a także dedykowane obrazowanie uzyskane za pomocą Kosmicznego Teleskopu Spitzera i dane rentgenowskie z Teleskopu Swift-XRT.

Stan fizyczny obłoków molekularnych na danym etapie ich ewolucji jest silnie uzależniony od przebiegu procesu formowania się gwiazd w ich obrębie. Gwiazdy powstają, gdy gęste jądra obłoków molekularnych zapadają się, a napływająca materia powoduje wówczas, że grawitacyjna energia potencjalna podgrzewa ich materiał i zwiększa jego gęstość aż do punktu kolapsu grawitacyjnego, co w konsekwencji prowadzi właśnie do powstania nowej gwiazdy. Głównymi skutkami takiego formowania się gwiazd jest przetwarzanie pyłu w obłoku, zaburzenie struktury danego obłoku i podgrzanie jego materiału. Procesy te trwają tak długo, jak długo cały ten układ jest modyfikowany i zakłócany przez ewoluującą młodą gwiazdę.

Wynika z tego, że badając obłoki przed rozpoczęciem procesu formowania się gwiazd, można określić panujące w nich warunki. Dzięki wykorzystaniu obserwacji na wielu długościach fal możemy zbadać różne warunki fizyczne w obłoku, co pokazano na rysunku 1. Wykorzystanie obserwacji w pasmach optycznych (lewy dolny panel) pozwala zaobserwować pochłanianie światła gwiazd przez pył, w podczerwieni można z kolei dostrzec gwiazdy ukryte za obłokiem (prawy górny panel), a nawet zobaczyć emisję samego pyłu (lewy górny panel). Dodatkowo także dzięki obserwacjom w ultrafiolecie jesteśmy w stanie zobaczyć pobliskie obiekty (lewy dolny panel).

Każda długość fali pozwala na pokazanie różnych aspektów badanego układu, przy czym obserwacje w średniej i dalekiej podczerwieni uwidaczniają emisję pyłu, wraz z chłodniejszym pyłem, który staje się bardziej dominujący na falach milimetrowych. Korzystając z tego rodzaju danych szerokopasmowych można też sporządzić profil temperaturowy badanego obłoku molekularnego, który pokazano na rysunku 2.
 
Rysunek 2: (u góry) Widmo SED układu DC 314.8-5.1 wyznaczone na podstawie obserwacji za pomocą satelitów Planck (wypełnione czarne kółka), IRAS (czerwone krzyżyki) i WISE (otwarte czerwone kółka). Ciemnoczerwone krzywe ciągłe i przerywane przedstawiają zmodyfikowane modele ciała doskonale czarnego dla emisji zimnego (14 K) i ciepłego (160 K) gazu wewnątrz lub na powierzchni obłoku; czarna krzywa ciągła oznacza superpozycję tych dwóch. (na dole) SED HD 130079 z teleskopów naziemnych i przeglądu Gaia (małe niebieskie gwiazdki), WISE (otwarte czerwone kółka) i Swift UVOT (duża niebieska gwiazda). Ciemnoniebieska krzywa przerywana odpowiada wewnętrznej emisji gwiazdy HD 130079, modelowanej jako ciało doskonale czarne o temperaturze 10 500 K i całkowitej jasności; ciemnoniebieska krzywa ciągła ilustruje tę wewnętrzną emisję z uwzględnieniem poczerwienienia międzygwiazdowego. Źródło: Publikacja Zespołu.
Rysunek 2: (u góry) Widmo SED układu DC 314.8-5.1 wyznaczone na podstawie obserwacji za pomocą satelitów Planck (wypełnione czarne kółka), IRAS (czerwone krzyżyki) i WISE (otwarte czerwone kółka). Ciemnoczerwone krzywe ciągłe i przerywane przedstawiają zmodyfikowane modele ciała doskonale czarnego dla emisji zimnego (14 K) i ciepłego (160 K) gazu wewnątrz lub na powierzchni obłoku; czarna krzywa ciągła oznacza superpozycję tych dwóch. (na dole) SED HD 130079 z teleskopów naziemnych i przeglądu Gaia (małe niebieskie gwiazdki), WISE (otwarte czerwone kółka) i Swift UVOT (duża niebieska gwiazda). Ciemnoniebieska krzywa przerywana odpowiada wewnętrznej emisji gwiazdy HD 130079, modelowanej jako ciało doskonale czarne o temperaturze 10 500 K i całkowitej jasności; ciemnoniebieska krzywa ciągła ilustruje tę wewnętrzną emisję z uwzględnieniem poczerwienienia międzygwiazdowego. Źródło: Publikacja Zespołu.


W omawianych badaniach przeanalizowano różne właściwości ciemnej globuli DC 314.8-5.1 na wielu długościach fal, korzystając z dedykowanych obserwacji wykonanych przy użyciu Kosmicznego Teleskopu Spitzera oraz instrumentów Swift-XRT i UVOT, uzupełnionych archiwalnymi danymi z satelitów Planck, IRAS, WISE, 2MASS i Gaia. Zidentyfikowano dzięki temu obiekt DC 314.8-5.1 jako idealnego kandydata do głębszych obserwacji, szczególnie w zakresie wysokoenergetycznego promieniowania rentgenowskiego i gamma.

Rysunek 1 (powyżej): Rejon DC 314.8-5.1 widziany na różnych długościach fali: (u góry po lewej) mapa mozaikowa Spitzer MIPS (24 mikrony) ze skalą logarytmiczną intensywności; (u góry po prawej) mapa mozaikowa Spitzer IRAC (5,8 mikrona) ze skalą logarytmiczną intensywności; (u dołu po lewej) czerwony skan liniowy DSS (700 nm); (u dołu po prawej) mapa logarytmiczna Swift UVOT M2 - pasmo 2250 Angstremów. W każdym panelu biała przerywana elipsa oznacza globulę z centralną pozycją oznaczoną białym "x". Zielone elipsy wskazują wykryte źródła UVOT, z HD 130079 zaznaczonym po lewej i TYC 9015-926-1 zaznaczonym w pobliżu północnej granicy globuli. "C1" oznacza kandydatkę na YSO zidentyfikowaną w pracy Whittet (2007). "C2" i "C3" oznaczają potencjalne kandydatki na obiekty YSO zidentyfikowane w tej pracy. Źródło promieniowania rentgenowskiego wykryte za pomocą satelity Swift-XRT oznaczono symbolem "S" z krzyżykiem. Źródło: Publikacja Zespołu.


Oryginalna publikacja

E. Kosmaczewski, Ł. Stawarz et al. “Multiwavelength Study of Dark Globule DC 314.8-5.1: Point Source Identification and Diffuse Emission Characterization”. In: ApJ 959.1 (Dec. 2023), p. 37, DOI 10.3847/1538-4357/ad077a. arXiv: 2209.02372 [astro-ph.GA].

Opisane wyniki są częścią badań prowadzonych w Zakładzie Astrofizyki Wysokich Energii Obserwatorium Astronomicznego Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie.

Kontakt

Łukasz Stawarz
Obserwatorium Astronomiczne
Uniwersytetu Jagiellońskiego
L.Stawarz [@] uj.edu.pl

Klasyfikacja mergerów galaktycznych przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych

Na ilustracji: Układ Arp 87, czyli NGC 3808A i NGC 3808B: zderzające się ze sobą galaktyki sfotografowane teleskopem Hubble'a. Źródło: APOD / NASA, ESA, Harshwardhan Pathak.

 

W kosmologii Lambda-CDM zakłada się, że galaktyki formują się poprzez hierarchiczne łączenie się mniejszych struktur, dlatego mergery (czyli fuzje) galaktyk dostarczają astronomom kluczowych informacji na temat ewolucji galaktyk na przestrzeni czasu.

Proces łączenia przebiega różnie w zależności od właściwości zderzających się galaktyk. Główne mergery (major mergers), których składniki mają stosunek mas do 1:4, jeśli zderzą się z odpowiednią prędkością i pod odpowiednim kątem, łączą swoje struktury, co prowadzi do zmiany ich morfologii. Wtedy mogą uwidocznić się cechy szczególne związane z kolizją galaktyk – mostki (bridges), podwójne jądra i inne cechy pływowe, w tym ogony i pióropusze (plumes) o różnych kształtach i rozmiarach. Oprócz tego główne mergery mogą wywoływać zjawiska gwałtownego tworzenia się nowych gwiazd oraz aktywowania jąder aktywnych galaktyk. Wpływ mergerów na te zjawiska jest jednak wciąż przedmiotem dyskusji, nie jest bowiem jednoznacznie jasne, jaką dokładnie rolę odgrywają one w porównaniu z innymi procesami fizycznymi, takimi jak gładkie akrecje gazu (smooth gas acrection).

Gdy masa jednej z galaktyk uczestniczących w zderzeniu jest znacząco większa niż masa drugiej, proces łączenia przebiega łagodniej, a mniejsza galaktyka zwykle wchłaniana jest przez większą, pozostawiając ją niemal nietkniętą. Fuzje galaktyk są istotnym czynnikiem w badaniach ewolucji Wszechświata. Szacuje się, że mergery stanowią mniej niż 10% galaktyk o niskim przesunięciu ku czerwieni, przy czym odsetek ten wzrasta do 20% dla z zakresu od 2 do 3.

Głównym wyzwaniem w badaniu zderzeń galaktyk jest wykrywanie ich z odpowiednią skutecznością i kompletnością. Ze względu na szeroki zakres cech morfologicznych zderzeń galaktyk, ich wizualna klasyfikacja jest trudna do spójnego, powtarzalnego zastosowania. Wykorzystanie parametrów morfologicznych stanowi sposób na wyznaczenie morfologii w sposób niezawodny i niezmienny. Opisują one kształty i koncentrację światła na zdjęciach. Uzyskanie tych parametrów wymaga jednak obrazów o wystarczająco wysokiej rozdzielczości. Inna metoda – tzw. bliskich par – jest bardziej bezpośrednia. Polega ona na znajdowaniu par galaktyk, które są blisko siebie na niebie i na takim samym przesunięciu ku czerwieni. Wymaga ona jednak kosztownych, długotrwałych obserwacji spektroskopowych.

Wraz z nadejściem nowych przeglądów nieba, które dostarczą astronomom dużą ilość danych, w tym Euclid i LSST, kluczowe będzie stworzenie algorytmów do automatyzacji czasochłonnych i powtarzalnych zadań, właśnie takich jak identyfikacja mergerów galaktyk. Najnowsze badania wykazały, że możliwe jest wykorzystanie konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN) do rozwiązania problemu klasyfikacji wizualnej fuzji galaktyk.

Ostatnie badania porównawcze metod detekcji zderzeń galaktyk opartych na uczeniu maszynowym, przeprowadzone przez międzynarodowany zespół astronomów, celuje w zrozumienie względnej skuteczności różnych metod uczenia maszynowego w ramach tego samego systemu (Margalef-Bentabol 2024 i in.). Łącznie przetestowano sześć metod uczenia maszynowego, opartych na tych samych kosmologicznych, grawomagnetohydrodynamiczncych symulacjach IllustrisTNG. Pozwoliły one na wygenerowanie zdjęć naśladujących rzeczywiste dane. Wszystkie sieci, które nie były wcześniej wstępnie uczone na obrazach galaktyk, dają podobne wyniki, mimo że są zbudowane na podstawie różnych architektur. Może to wskazywać na to, że przetwarzanie wstępne danych treningowych jest ważniejszym czynnikiem niż wybór parametrów sieci neuronowych.

Ten aspekt badają obecnie także astronomowie związani z Obserwatorium Astronomicznym Uniwersytetu Jagiellońskiego, testując i porównując działanie konwolucyjnych sieci szkolonych na oryginalnych i przetworzonych danych. Dopasowują profile Sersica – zależności natężenia światła w zależności od odległości od środka galaktyki – do syntetycznych obrazów galaktyk, a następnie odejmują je od oryginalnych. Ten proces tworzy tak zwane obrazy resztkowe, na których zostaje wszystko to, co nie pasuje do dopasowanego profilu. Pozwala to uwydatnić subtelne cechy galaktycznych fuzji, takie jak struktury dyfuzyjne lub cechy pływowe. Dzięki temu możliwe jest wytrenowanie trzech różnych sieci o tej samej architekturze na trzech różnych zestawach danych – oryginalnych obrazach, dopasowanych modelach Sersica oraz obrazach resztkowych.

Wyniki pokazują, że sieć trenowana na oryginalnych danych prezentuje się najlepiej. Jej całkowita celność – ilość poprawnie sklasyfikowanych obrazów – wynosi 74%. Sieć radzi sobie lepiej z rozpoznawaniem galaktyk niezderzających się. 82% z nich jest poprawnie identyfikowane, podczas gdy dla galaktyk zderzających się ta liczba spada do 64%. Sieć trenowana na modelach Sersica ma podobne osiągi w rozpoznawaniu nie-mergerów: 80% z nich jest poprawnie klasyfikowane. Znacznie gorzej natomiast radzi sobie z identyfikacją mergerów, poprawnie przewidując jedynie 56% z nich. Inne cechy wykazuje sieć trenowana na obrazach resztkowych – poprawnie klasyfikuje 67% obrazów przedstawiających nienaruszone galaktyki i 66% obrazów galaktyk zderzających się, co czyni ją siecią najbardziej efektywną w poprawnym klasyfikowaniu mergerów. Dwie ostatnie sieci w ogólnym rozrachunku mają podobną celność – klasyfikują poprawnie około 69% wszystkich obrazów.

Dzięki zastosowaniu metod uczenia maszynowego udało się ustalić, że klasyfikacja galaktyk na mergery i nie-mergery jest możliwa zarówno za pomocą słabych dyfuzyjnych struktur obecnych na zdjęciach resztkowych, jak i informacji przestrzennych zawartych w profilach Sersica. Kolejnym krokiem będzie dostosowanie sieci wytrenowanych na syntetycznych obrazach do prawdziwych danych astronomicznych, okazuje się bowiem, że sieci trenowane na danych z symulacji radzą sobie znacznie gorzej z ewaluowaniem zdjęć realnych. Kluczowe w tym aspekcie wydają się techniki skupiające się między innymi na znajdowaniu cech wspólnych w dziedzinie obrazów wykorzystanych do treningu i ewaluacji.
 
 
Ilustracja: Układ Arp 87, czyli NGC 3808A i NGC 3808B: zderzające się ze sobą galaktyki sfotografowane teleskopem Hubble'a. Źródło: APOD / NASA, ESA, Harshwardhan Pathak.



Oryginalna publikacja

w przygotowaniu.

Opisane wyniki są częścią badań prowadzonych w Zakładzie Astronomii Gwiazdowej i Pozagalaktycznej Obserwatorium Astronomicznego Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie.

Kontakt

Dawid Chudy
Obserwatorium Astronomiczne
Uniwersytetu Jagiellońskiego
Dawid.Chudy [@] doctoral.uj.edu.pl

Pulsar i promieniowanie gamma o rekordowej energii

Wizualizacja pulsara emitującego duże ilości energii w świetle niebieskim. Uważa się, że energie fotonów światła podczerwonego z biegunów pulsara są wzmacniane do energii promieniowania gamma (niebieskiego) przez ultrarelatywistyczne elektrony. (Laboratorium Komunikacji Naukowej DESY)

Naukowcy korzystający z obserwatorium H.E.S.S. w Namibii odkryli promieniowanie gamma o rekordowej energii pochodzące z martwej gwiazdy zwanej pulsarem. Energia fotonów tego promieniowania sięga 20 teraelektronowoltów, czyli mniej więcej dziesięć bilionów razy więcej niż energia fotonów światła widzialnego. Jak donosi międzynarodowy zespół w czasopiśmie Nature Astronomy - obserwacja ta jest trudna do pogodzenia z teorią powstawania promieniowania gamma wysokich energii w pulsarach.

Pulsary to pozostałości po gwiazdach, które eksplodowały spektakularnie jako supernowe. Wybuchy supernowych pozostawiają po sobie małą martwą gwiazdę o średnicy zaledwie około 20 kilometrów, bardzo szybko rotującą i obdarzoną ogromnym polem magnetycznym. Te martwe gwiazdy są prawie całkowicie zbudowane z neutronów i są nadzwyczaj gęste: łyżeczka ich materii ma masę ponad pięciu miliardów ton, około 900 razy większą niż masa Wielkiej Piramidy w Gizie.

Pulsary emitują obracające się wiązki promieniowania elektromagnetycznego, podobnie jak kosmiczne latarnie morskie. Jeśli ich wiązka omiata Układ Słoneczny, obserwujemy błyski promieniowania w regularnych odstępach czasu. Te błyski, nazywane też pulsami promieniowania, mogą występować w różnych zakresach energii widma elektromagnetycznego. Naukowcy uważają, że źródłem tego promieniowania są szybkie elektrony, powstające i przyspieszane w magnetosferze pulsara w trakcie podróży ku jej peryferiom. Magnetosfera składa się z plazmy i pól elektromagnetycznych otaczających gwiazdę i obracających się razem z nią. Podczas swojej podróży na zewnątrz elektrony zyskują energię i uwalniają ją w postaci obserwowanych wiązek promieniowania.

Pulsar Vela pulsar (PSR J0835-4510) znajdujący się na południowym niebie w gwiazdozbiorze Żagla, jest najjaśniejszym pulsarem w paśmie radiowym widma elektromagnetycznego i najjaśniejszym stałym źródłem kosmicznego promieniowania gamma w zakresie gigaelektronowoltów (GeV). Obraca się około jedenastu razy na sekundę. W zakresie energii powyżej kilku GeV jego promieniowanie nagle zanika, prawdopodobnie dlatego, że elektrony docierają do końca magnetosfery pulsara i z niej uciekają. Dzięki długotrwałym obserwacjom z użyciem teleskopów H.E.S.S. w Namibii odkryto teraz nowy składnik promieniowania w zakresie jeszcze wyższych energii, sięgających kilkudziesięciu teraelektronowoltów (TeV). To promieniowanie około 200 razy bardziej energetyczne niż jakiekolwiek wcześniej zarejestrowane z tego obiektu. Ten bardzo wysokoenergetyczny składnik promieniowania pojawia się w tych samych fazach co składnik obserwowany w zakresie GeV. Problem w tym, że aby osiągnąć tak wysokie energie, elektrony muszą podróżować poza granicę magnetosfery, a fazy pulsów powinny pozostać nienaruszone.

Wynik kwestionuje naszą wcześniejszą wiedzę na temat pulsarów. Tradycyjny schemat, według którego cząstki są przyspieszane wzdłuż linii pola magnetycznego wewnątrz lub nieco na zewnątrz magnetosfery, nie jest w stanie dostatecznie wyjaśnić nowych obserwacji. Być może obserwujemy przyspieszanie cząstek poprzez tzw. proces rekoneksji magnetycznej poza cylindrem świetlnym, który w jakiś sposób zachowuje wzór rotacji. Jednak nawet ten scenariusz napotyka trudności w wyjaśnieniu, jak powstaje promieniowanie o tak ekstremalnej energii.

Bez względu na wyjaśnienie zagadki Vela, obok innych swoich wyjątkowych własności, oficjalnie stała się pulsarem o najwyższej odkrytej do tej pory energii promieniowania gamma. Odkrycie otwiera nowe okno obserwacyjne do wykrywania innych pulsarów w zakresie kilku dziesiątków teraelektronowoltów za pomocą obecnych i przyszłych, bardziej czułych teleskopów gamma, torując drogę do lepszego zrozumienia procesów ekstremalnego przyspieszania cząstek w tych obiektach.
 
 
Na ilustracji: Naukowcy uważają, że energie fotonów światła podczerwonego z biegunów pulsara są wzmacniane do energii promieniowania gamma (niebieskiego) przez ultra-relatywistyczne elektrony. (Science Communication Lab for DESY)

 

Oryginalna publikacja

The H.E.S.S. collaboration, Discovery of a Radiation Component from the Vela Pulsar Reaching 20 Teraelectronvolts, Nature Astronomy (2023).

Opisane wyniki są częścią badań prowadzonych w Zakładzie Astrofizyki Wysokich Energii Obserwatorium Astronomicznego w Krakowie. Udział polskich naukowców w projekcie H.E.S.S. dofinansowano z programu Ministra Edukacji i Nauki “Wsparcie udziału polskich zespołów naukowych w międzynarodowych projektach infrastruktury badawczej” na podstawie umowy nr 2021/WK/06.

Kontakt

Łukasz Stawarz
Astronomical Observatory
Jagiellonian University
Łukasz.Stawarz [@] uj.edu.pl

PSR B0809+74 – Pulsar z dryfem subpulsów ujawnia tajemnice mechanizmu promieniowania

Na ilustracji 2: Przykładowe serie pulsów zaobserwowanych u PSR B0809+74 radioteleskopem LOFAR PL611 w Łazach pod Krakowem. Obserwacje przeprowadzone zostały na częstotliwości 150 MHz z pasmem o szerokości 72 MHz. Serie pulsów odwzorowują wygląd kształtów kolejnych następujących po sobie impulsów (od dołu do góry), przedstawiając ich zmienną jasność w skali kolorów. Seria po lewej stronie pokazuje typowe zjawisko dryfu – w kolejnych impulsach emisja przesuwa się w lewo (następuje coraz wcześniej w fazie pulsu), tworząc charakterystyczne i regularne „pasma dryfu”. Na środkowym obrazie widoczny jest zanik promieniowania (tzw. nulling) – emisja pulsara zanikła na kilka pulsów. Na prawym obrazie poza zanikiem pulsów wystąpiła także zmiana trybu promieniowania, co objawiło się zaburzeniem regularności pasm dryfu. Źródło: Publikacja Zespołu.

 

Pulsary to szybko rotujące gwiazdy neutronowe obdarzone bardzo silnym polem magnetycznym. Mimo że od ich odkrycia minęło ponad 55 lat, mechanizm odpowiedzialny za ich promieniowanie pozostaje zagadkowy.

Wiemy, że promieniują elektrony przyspieszane wzdłuż zakrzywionych linii pola magnetycznego, co wraz z rotacją pulsara tworzy efekt „latarni morskiej”, ale szczegóły mechanizmu powstawania emisji radiowej pozostają w dużej mierze nieznane. Jednym ze sposobów badania tego mechanizmu są obserwacje pojedynczych pulsów pochodzących od pulsarów, w których czasami widoczne jest zjawisko „dryfujących pulsów”: z każdym kolejnym pulsem emisja w wyraźny sposób się przesuwa w fazie, co najlepiej widać na obrazach serii pulsów, które ujawniają charakterystyczne „pasma dryfu”.

Niektóre pulsary pokazują również inne związane z mechanizmem emisji efekty, takie jak zaniki pulsów (ang. nulling) oraz zmiany trybu promieniowania (ang. moding). Jednym z takich obiektów jest PSR B0809+74, który jest regularnie obserwowany należącym do Uniwersytetu Jagiellońskiego i będącym częścią ogólnoeuropejskiej sieci LOFAR radioteleskopem w Łazach pod Krakowem. Obserwacje tego typu obiektów są kluczowym elementem w naszych próbach zrozumienia warunków fizycznych panujących w magnetosferze pulsarów oraz zjawisk tam zachodzących, które prowadzą do powstania emisji radiowej.
 
 

Ilustracja: Przykładowe serie pulsów zaobserwowanych u PSR B0809+74 radioteleskopem LOFAR PL611 w Łazach pod Krakowem. Obserwacje przeprowadzone zostały na częstotliwości 150 MHz z pasmem o szerokości 72 MHz. Serie pulsów odwzorowują wygląd kształtów kolejnych następujących po sobie impulsów (od dołu do góry), przedstawiając ich zmienną jasność w skali kolorów. Seria po lewej stronie pokazuje typowe zjawisko dryfu – w kolejnych impulsach emisja przesuwa się w lewo (następuje coraz wcześniej w fazie pulsu), tworząc charakterystyczne i regularne „pasma dryfu”. Na środkowym obrazie widoczny jest zanik promieniowania (tzw. nulling) – emisja pulsara zanikła na kilka pulsów. Na prawym obrazie poza zanikiem pulsów wystąpiła także zmiana trybu promieniowania, co objawiło się zaburzeniem regularności pasm dryfu. Źródło: Publikacja Zespołu.

 

Oryginalna publikacja

Rahul Basu, Wojciech Lewandowski, Jarosław Kijak, Bartosz Śmierciak, Marian Soida, Leszek Błaszkiewicz, Andrzej Krankowski, Single pulse emission from PSR B0809+74 at 150 MHz using Polish LOFAR station, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, Vol. 526, Issue 1, pp.691-699 (2023).

Publikacja przygotowana została w ramach konsorcjum POLFAR (polskie konsorcjum sieci LOFAR), z udziałem Instytutu Astronomii im. prof. Janusza Gila Uniwersytetu Zielonogórskiego, Obserwatorium Astronomicznego Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie oraz Centrum Diagnostyki Radiowej Środowiska Kosmicznego należącego do Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego w Olsztynie. Praca finansowana była przez grant NCN nr 2020/37/B/ST9/02215. Polski udział w pracach sieci LOFAR finansowany jest przez Ministerstwo Edukacji i Szkolnictwa Wyższego (LOFAR2.0 upgrade, decision number: 2021/WK/2), które finansuje również utrzymanie radioteleskopów LOFAR PL-610 Borówiec, LOFAR PL-611 Łazy, i LOFAR PL-612 Bałdy (decyzje nr. 30/530252/SPUB/SP/2022, 29/530358/SPUB/SP/2022 oraz 28/530020/SPUB/SP/2022).

Kontakt

Marian Soida
Obserwatorium Astronomiczne
Uniwersytetu Jagiellońskiego
Marian.Soida [@] uj.edu.pl