Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Sử dụng dữ liệu từ Khảo sát năng lượng tối, các nhà nghiên cứu đã tìm thấy và lập danh mục hơn 300 hành tinh nhỏ ngoài Sao Hải Vương, bao gồm hơn 100 khám phá mới. Danh mục cập nhật này về các vật thể xuyên sao Hải Vương và các phương pháp được sử dụng để tìm thấy chúng có thể hỗ trợ cho các tìm kiếm trong tương lai cho các hành tinh chưa được khám phá trong phạm vi xa của hệ mặt trời.
Sử dụng dữ liệu từ Khảo sát năng lượng tối (DES), các nhà nghiên cứu đã tìm thấy hơn 300 vật thể xuyên sao Hải Vương (TNOs), các hành tinh nhỏ nằm ở vùng xa của hệ mặt trời, bao gồm hơn 100 khám phá mới. Được xuất bản trong sê-ri Tạp chí Vật lý thiên văn , nghiên cứu cũng mô tả một cách tiếp cận mới để tìm các loại vật thể tương tự và có thể hỗ trợ các tìm kiếm trong tương lai cho Hành tinh Chín và các hành tinh chưa được khám phá khác. Công việc được dẫn dắt bởi sinh viên tốt nghiệp Pedro Bernardinelli và các giáo sư Gary Bernstein và Masao Sako.
Mục tiêu của DES đã hoàn thành sáu năm thu thập dữ liệu vào tháng 1, là tìm hiểu bản chất của năng lượng tối bằng cách thu thập các hình ảnh có độ chính xác cao của bầu trời phía nam. Mặc dù DES không được thiết kế đặc biệt với TNOs nhưng độ rộng và độ bao phủ của nó khiến nó đặc biệt thành thạo trong việc tìm kiếm các vật thể mới ngoài Sao Hải Vương. “Số lượng TNO bạn có thể tìm thấy phụ thuộc vào số lượng bầu trời bạn nhìn vào và thứ gì mờ nhất bạn có thể tìm thấy”, Bernstein nói.
Do DES được thiết kế để nghiên cứu các thiên hà và siêu tân tinh nên các nhà nghiên cứu phải phát triển một cách mới để theo dõi chuyển động. Các khảo sát TNO chuyên dụng thực hiện các phép đo thường xuyên cứ sau một hoặc hai giờ cho phép các nhà nghiên cứu dễ dàng theo dõi chuyển động của họ hơn. Các khảo sát TNO chuyên dụng có cách nhìn đối tượng di chuyển và thật dễ dàng để theo dõi chúng. Một trong những điều quan trọng nhóm của Bernstein đã làm trong bài viết này là tìm ra cách để phục hồi những chuyển động đó.
Sử dụng bốn năm đầu tiên của dữ liệu DES, Bernardinelli bắt đầu với bộ dữ liệu gồm 7 tỷ “dấu chấm”, tất cả các đối tượng có thể được phát hiện bởi phần mềm nằm trên mức nền của hình ảnh. Sau đó ông đã loại bỏ bất kỳ vật thể nào có mặt trong nhiều đêm – những thứ như sao, thiên hà và siêu tân tinh – để xây dựng một danh sách “tạm thời” gồm 22 triệu vật thể trước khi bắt đầu một trò chơi lớn “kết nối các dấu chấm”, tìm kiếm các cặp gần đó hoặc bộ ba đối tượng được phát hiện để giúp xác định nơi đối tượng sẽ xuất hiện vào các đêm tiếp theo.
Với 7 tỷ điểm được đưa vào danh sách khoảng 400 ứng cử viên được nhìn thấy trong ít nhất sáu đêm quan sát, các nhà nghiên cứu sau đó đã phải xác minh kết quả của họ. “Chúng tôi có danh sách các ứng cử viên này, và sau đó chúng tôi phải đảm bảo rằng các ứng cử viên của chúng tôi thực sự là những điều thực sự”, Bernardinelli nói.
Để lọc danh sách các ứng cử viên của họ xuống TNO thực tế, các nhà nghiên cứu đã quay lại bộ dữ liệu ban đầu để xem liệu họ có thể tìm thấy nhiều hình ảnh của đối tượng được đề cập hay không. Nói rằng nhóm của Bernstein nói đã tìm thấy một cái gì đó vào sáu đêm khác nhau. Đối với các TNO đang ở đó, nhóm Bernstein nói thực sự đã chỉ vào chúng trong 25 đêm khác nhau. Điều đó có nghĩa là có những hình ảnh mà vật thể đó phải ở đó nhưng nó đã không vượt qua bước đầu tiên được gọi là dấu chấm.
Bernardinelli đã phát triển một cách để xếp chồng nhiều hình ảnh để tạo ra một cái nhìn sắc nét hơn giúp xác nhận xem một đối tượng được phát hiện có phải là TNO thật hay không. Họ cũng xác minh rằng phương pháp của họ có thể phát hiện ra các TNO đã biết ở các khu vực trên bầu trời đang được nghiên cứu và họ có thể phát hiện ra các vật thể giả được đưa vào phân tích. Phần khó nhất là cố gắng đảm bảo rằng nhóm các nhà thiên văn học đang tìm thấy những gì chúng tôi phải tìm thấy.
Sau nhiều tháng phát triển và phân tích phương pháp, các nhà nghiên cứu đã tìm thấy 316 TNO, bao gồm 245 khám phá được thực hiện bởi DES và 139 đối tượng mới chưa được công bố trước đây. Chỉ với 3.000 đối tượng hiện được biết đến, danh mục DES này đại diện cho 10% của tất cả các TNO đã biết. Sao Diêm Vương, TNO nổi tiếng nhất, cách xa mặt trời hơn 40 lần so với Trái đất và các TNO được tìm thấy sử dụng phạm vi dữ liệu DES từ 30 đến 90 lần khoảng cách Trái đất so với mặt trời. Một số vật thể này nằm trên quỹ đạo cực kỳ dài sẽ đưa chúng vượt xa Sao Diêm Vương.
Bây giờ DES đã hoàn tất, các nhà nghiên cứu đang chạy lại phân tích của họ trên toàn bộ tập dữ liệu DES lần này với ngưỡng phát hiện đối tượng thấp hơn ở giai đoạn lọc đầu tiên. Điều này có nghĩa là có tiềm năng lớn hơn nữa trong việc tìm kiếm TNO mới có thể lên tới 500 dựa trên ước tính của các nhà nghiên cứu trong tương lai gần.
Phương pháp do Bernardinelli phát triển cũng có thể được sử dụng để tìm kiếm TNO trong các cuộc khảo sát thiên văn học sắp tới bao gồm Đài thiên văn Vera C. Rubin mới. Đài quan sát này sẽ khảo sát toàn bộ bầu trời phía nam và sẽ có thể phát hiện các vật thể mờ hơn và xa hơn so với DES. Nhiều chương trình của nhóm Bernardinelli đã phát triển có thể dễ dàng áp dụng cho bất kỳ bộ dữ liệu lớn nào khác, chẳng hạn như những gì Đài thiên văn Rubin sẽ tạo ra.
Danh mục này của TNO cũng sẽ là một công cụ khoa học hữu ích để nghiên cứu về hệ mặt trời. Do DES thu thập phổ dữ liệu rộng trên mỗi đối tượng được phát hiện nên các nhà nghiên cứu có thể cố gắng tìm ra TNO có nguồn gốc từ đâu, vì các vật thể hình thành gần Mặt trời hơn dự kiến sẽ có màu khác với màu sắc bắt nguồn từ xa hơn và lạnh hơn địa điểm. Và bằng cách nghiên cứu quỹ đạo của những vật thể này, các nhà nghiên cứu có thể tiến một bước gần hơn để tìm ra hành tinh Nine, một hành tinh có kích cỡ sao Hải Vương được cho là tồn tại ngoài Sao Diêm Vương.
Có rất nhiều ý tưởng về các hành tinh khổng lồ đã từng tồn tại trong hệ mặt trời và không còn ở đó nữa, hoặc các hành tinh ở rất xa và đồ sộ nhưng quá mờ nhạt để chúng ta nhận thấy. Tạo danh mục là phần khám phá thú vị. Sau đó, khi bạn tạo tài nguyên này, bạn có thể so sánh những gì bạn đã tìm thấy với những gì lý thuyết của ai đó nói rằng bạn nên tìm.
Nguồn truyện:
Tài liệu được cung cấp bởi Đại học Pennsylvania . Bản gốc được viết bởi Erica K. Brockmeier. Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :