A project of the Dark Energy Survey collaboration

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Nosso emaranhado escuro: onde está Wally?

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As estruturas cósmicas tecidas durante a batalha entre gravidade e energia escura se apresentam como um desafio multifacetado para cientistas, enquanto tentamos separar cada galáxia da cacofonia luminosa de filamentos e aglomerados de galáxias que se distribuem ao longo de grandes trechos do espaço e tempo.

É incrível admirar as belas imagens feitas pela Camera da Energia Escura (DECam) no telescópio Blanco. A imagem acima mostra um aglomerado de galáxias superposto a um pano de fundo formado por galáxias ainda mais distantes. Para investigar os mistérios da expansão acelerada do universo, cientistas do Dark Energy Survey (DES) precisam ir além – é necessário desenvolver um censo completo do conteúdo do universo: quantas estrelas e galáxias existem num dado pedaço de tecido do espaço-tempo.

Um passo crítico é a criação de uma lista exata e detalhada de objetos celestes observados: o que astrofísicos e astrônomos chamam de “catálogos”. Os tipos de informação mais comuns nesses catálogos são posição e brilho: esse é o conteúdo mínimo de informação necessário para determinarmos onde a galáxia reside e o quanto ela brilha.

Com os dedicados cientistas do time de gerenciamento de dados e computadores poderosos no Centro Nacional de Aplicações de Supercomputação (NCSdA), o DES desenvolveu novos algoritmos e processos para extrair objetos de nossas imagens de forma eficiente.

Entretanto, existe um limite para o que podemos fazer. Por exemplo, um objeto muito distante pode ser pequeno e brilhar fracamente – tão fracamente que se confunde com o próprio céu e é perdido durante o processo de criação do catálogo. Em alguns casos, não é nem mesmo possível discernir um objeto fraco do céu ruidoso. Além disso, nem todo objeto astronômico é “passível” de ser catalogado: pois pode estar mesclado a um outro objeto. Por exemplo, próximo ao centro da imagem acima existe uma galáxia grande e brilhante com vário vizinhos menores que ela. Discernir todos os objetos nessa imagem tem uma dificuldade similar a de se encontrar uma mosca na foto de um elefante.

Ademais, esses objetos não se escondem apenas dos olhos, mas também dos computadores e seus algoritmos quando o céu está cheio deles: descobrir e medir as propriedades de um pequeno objeto se torna tão difícil quanto encontrar o Wally numa praia lotada!

DES produz imagens mais detalhadas que projetos anteriores, como o Sloan Digital Sky Survey (SDSS). Dessa forma, somos mais incomodados por esse problema de fontes “mescladas”. Nos deparamos com uma rede mais emaranhada. Para solucionar esse caso, um grupo de cientistas do DES empregou um algoritmo de restauração de imagens, derivado de um trabalho feito por cientistas da área de visão computacional. Esse algoritmo elimina com êxito o impacto de vizinhos próximos quando se cataloga esses objetos “escondidos”. Ao aplicar em imagens do DES, eles foram capazes de encontrar muitos “Wallys” e adicioná-los aos catálogos do DES.

Para uma descrição mais detalhada do método, você pode achar uma prévia do artigo aqui: http://arxiv.org/abs/1409.2885.

 

Det.’s Yuanyuan Zhang e B. Nord

Imagem: Det.’s Marty Murphy e Reidar Hahn

Tradução: Det. Ricardo Ogando

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