Além de categorizar as galáxias, outro componente do projeto Galaxy Zoo vem pedindo aos participantes para identificar possíveis supernovas (SNe). Os primeiros resultados foram divulgados e identificaram "quase 14.000 candidatos a supernovas da [Palomar Transient Factory, (PTF)] foram classificados por mais de 2.500 indivíduos em poucas horas após a coleta de dados".
Embora o projeto Galaxy Zoo seja o primeiro a empregar cidadãos como observadores de supernovas, os programas em segundo plano estão em vigor há muito tempo, mas estavam gerando grandes quantidades de dados a serem processados. “O Supernova Legacy Survey usou o instrumento MegaCam no telescópio 3.6m Canadá-França-Havaí para pesquisar 4 graus2”A cada poucos dias, nos quais“ cada grau quadrado normalmente gera ~ 200 candidatos para cada noite de observação ”. Além disso, “[o] Sloan Digital Sky Survey-II Supernova Survey usou o telescópio SDSS 2.5m para pesquisar uma área maior de 300 graus2”E“ scanners humanos viram 3000-5000 objetos a cada noite espalhados por seis scanners ”.
Para aliviar esse fardo, o altamente bem-sucedido Galaxy Zoo implementou uma Supernova Search na qual os usuários seriam direcionados por meio de uma árvore de decisão para ajudá-los a determinar quais algoritmos de computador estavam propondo como eventos transitórios. Cada imagem seria visualizada e decidida por vários participantes, aumentando a probabilidade de uma avaliação correta. Além disso, “com um grande número de pessoas digitalizando candidatos, mais candidatos podem ser examinados em um período menor de tempo - e com a base de usuários global do Zooniverse (o projeto pai do Galaxy Zoo), isso pode ser feito 24 horas por dia, independentemente da fuso horário local em que a equipe científica se baseia ”, permitindo que“ candidatos interessantes sejam acompanhados na mesma noite que a descoberta do SNe, de particular interesse para o SNe em rápida evolução ou fontes transitórias ”.
Para identificar candidatos à visualização, as imagens são tiradas usando o telescópio Samuel Oschin de 48 polegadas no
Observatório Palomar. As imagens são calibradas para corrigir o ruído instrumental e comparadas automaticamente às imagens de referência. Aqueles em que um objeto aparece com uma alteração maior que cinco desvios-padrão do ruído geral são sinalizados para inspeção. Embora possa parecer que esse alto limiar elimine outros eventos, a Supernova Legacy Survey, começando com 200 candidatos por noite, acabaria identificando apenas 20 candidatos fortes. Como tal, quase 90% dessas identificações geradas por computador eram espúrias, provavelmente geradas por raios cósmicos atingindo o detector, objetos dentro de nosso próprio sistema solar ou outros incômodos e demonstrando a necessidade de análises humanas.
Ainda assim, o PTF identifica entre 300 e 500 candidatos a cada noite de operação. Quando exportados para a interface do Galaxy Zoo, os usuários recebem três imagens: A primeira é a antiga imagem de referência. A segunda é a imagem recente e a terceira é a diferença entre as duas, com os valores de brilho subtraídos pixel por pixel. As estrelas que não mudassem o brilho seriam subtraídas para nada, mas aquelas com uma grande mudança (como uma supernova), seriam registradas como uma estrela ainda perceptível.
Obviamente, esse método não é perfeito, o que também contribui para os falsos positivos do sistema de computador que a árvore de decisão ajuda a eliminar. A primeira pergunta (existe um candidato centralizado na mira da imagem do lado direito [subtraído]?) Elimina o processamento incorreto pelo algoritmo devido ao desalinhamento. A segunda pergunta (o próprio candidato subtraiu corretamente?) Serve para soltar estrelas que eram tão brilhantes que saturavam o CCD, causando erros estranhos, muitas vezes resultando em um padrão de “alvo”. Terceiro (o candidato é parecido com uma estrela e aproximadamente circular?), Os usuários eliminam ataques de raios cósmicos que geralmente só preenchem um ou dois pixels ou deixam rastros longos (dependendo do ângulo em que atingem o CCD). Por fim, os usuários são questionados se "o candidato está centralizado em uma galáxia hospedeira circular?" Isso deixa de lado identificações de estrelas variáveis dentro de nossa própria galáxia que não são eventos em outras galáxias, bem como supernovas que aparecem nos arredores de suas galáxias hospedeiras.
Cada uma dessas perguntas recebe um número de "pontos" positivos ou negativos para fornecer uma pontuação geral para a identificação. Quanto maior a pontuação, maior a probabilidade de ser uma supernova verdadeira. Com a forma como a estrutura é configurada, “os candidatos só podem ter uma pontuação de -1, 1 ou 3 em cada classificação, com os candidatos mais promissores do SN com 3”. Se usuários suficientes classificarem um evento com a pontuação apropriada, o evento será adicionado a uma assinatura diária enviada às partes interessadas.
Para confirmar a confiabilidade das identificações, os 20 principais candidatos foram acompanhados espectroscopicamente com o telescópio William Herschel de 4,2m. Desses, 15 foram confirmados como SNe, com 1 variável cataclísmica e 4 permanecem desconhecidos. Quando comparado às observações de acompanhamento da equipe de PTF, o Galaxy Zoo identificou corretamente 93% das supernovas que foram confirmadas espectroscopicamente a partir delas. Assim, a identificação é forte e esse grande volume de eventos conhecidos certamente ajudará os astrônomos a aprender mais sobre esses eventos no futuro.
Se você deseja participar, acesse o site deles e registre-se. Atualmente, todos os candidatos a supernovas foram processados, mas a próxima etapa de observação será lançada em breve!
