宇宙の深さを探る天文学者にとって、宇宙を覗き込むには多くのお金と時間がかかります。 非常に高価な望遠鏡では、銀河や星雲の細部を見るのに十分な詳細な画像を取得するのに時間がかかる場合があります。
しかし、カーネギーメロン大学の天文学者ダスティン・ラングと同僚は、研究に適した天体画像を得るための別の方法を考え出しました。 これは、単純な認識の上に構築された技術です。インターネットには、夜空の無料の写真がたくさんあります。 「Flickrの天体写真グループだけでも68, 000以上の画像があります」と、Lang to Technology Reviewは述べています。
深宇宙の詳細な画像を取得するために、天文学者にはいくつかのオプションがあります、とTechnology Reviewは述べています。 長時間露光を使用して、1つの非常に詳細な画像をキャプチャするか、詳細度の低い複数の画像をスタックします。 Langと同僚は、2番目のアプローチを選択しました。 しかし、同じ望遠鏡で撮影した複数の写真を使用するのではなく、彼らはウェブに目を向けました。
チームは新しいアルゴリズムを使用して、Flickr、Bing、Googleで見つけたGalaxy NGC 5907のほぼ300 *枚の画像をスタックしました。 Astrobitesは、「[l] iterally search for 'NGC 5907' and 'NGC5907'」と説明しています。
しかし、夜空の写真が役立つためには、科学者はまず自分が何を見ているのかを正確に知る必要がありました。 そのために、彼らはAstrometry.net *に注目しました。これは、画像に表示されている空のパッチを正確に特定するサイトです。 Astrometry.netに画像を送信することで、Langのコレクション(および星の集合的な理解)に追加できます。
天体座標で天空の天体画像を取得している場合は、Astrometry.netがわからない(または信頼できない)場合に最適です。 画像を入力すると、天文学的なキャリブレーションメタデータと、視野内にある既知のオブジェクトのリストが返されます。
それらが積み重ねられると、画像は銀河NGC 5907の天体の質量、年齢、軌道構成に関する情報を提供するかすかな特徴を明らかにしました。 技術のメリットに関するAstrobitesのBrett Deatonは次のとおりです。
最近、私は天の川の明るい帯に非常に感銘を受けたので、婚約者のカメラを取り、素晴らしい写真を撮った…何もない:それはあまりにも薄暗い。
しかし、新しいアルゴリズムによって地図に縫い付けられると、その画像は数千の単語を言うことができます。 この手法は、あらゆる場所の市民科学者が実際の研究に貢献する絶好の機会であり、「ビッグデータ」の可能性をうまく示しています。 Technology Reviewは、天文学における偉業を「革命」と呼んでいますが、Lang、彼のアルゴリズム、および数千のアマチュアスナップショットが私たちに何を伝えることができるかを正確に見るには、おそらく少し時間がかかるでしょう。
*更新:このサイトはAstronomy.netではなくAstrometry.netです。 また、科学者は以前に報告された5, 000枚ではなく、NGC 5907の298枚の写真を使用しました。