Bộ sưu tập sao mới không được sinh ra trong thiên hà của chúng ta mà được phát hiện ở Dải Ngân hà

Các nhà thiên văn học có thể đi cả sự nghiệp của họ mà không tìm thấy một vật thể mới trên bầu trời. Nhưng đối với Lina Necib, một học giả sau tiến sĩ về vật lý lý thuyết tại Caltech, việc phát hiện ra một cụm sao trong Dải Ngân hà, nhưng không được sinh ra từ Dải Ngân hà, đã đến sớm – với một chút trợ giúp từ siêu máy tính, đài quan sát vũ trụ Gaia, và phương pháp học sâu mới.

Viết trong Thiên văn học thiên nhiên (Nature Astronomy) tuần này, Necib và các cộng tác viên của cô mô tả Nyx, một luồng sao mới rộng lớn ở vùng lân cận Mặt trời, có thể là dấu hiệu đầu tiên cho thấy một thiên hà lùn đã hợp nhất với đĩa Ngân hà. Những dòng sao này được cho là các cụm sao cầu hoặc các thiên hà lùn đã được kéo dài dọc theo quỹ đạo của nó bởi các lực thủy triều trước khi bị phá vỡ hoàn toàn.

Việc phát hiện ra Nyx đã đi theo một con đường vòng nhưng một trong những phản ánh cách thức đa chiều của thiên văn học và vật lý thiên văn được nghiên cứu ngày nay.

CHÁY trong vũ trụ

Necib nghiên cứu động học – hay chuyển động – của các ngôi sao và vật chất tối trong Dải Ngân hà. “Nếu có bất kỳ cụm sao nào đang di chuyển cùng nhau theo một kiểu cụ thể, điều đó thường cho chúng ta biết rằng có một lý do khiến chúng di chuyển cùng nhau.”

Từ năm 2014, các nhà nghiên cứu từ Caltech, Đại học Tây Bắc, UC San Diego và UC Berkeley trong số các tổ chức khác đã phát triển các mô phỏng rất chi tiết về các thiên hà thực tế như là một phần của dự án có tên FIRE (Feedback in Realistic Envirments). Những mô phỏng này bao gồm mọi thứ mà các nhà khoa học biết về cách các thiên hà hình thành và phát triển. Bắt đầu từ tương đương ảo của thời gian đầu, các mô phỏng tạo ra các thiên hà trông và hoạt động giống như của chúng ta.

Lập bản đồ dải ngân hà

Đồng thời với dự án FIRE, đài quan sát vũ trụ Gaia đã được Cơ quan Vũ trụ châu Âu ra mắt vào năm 2013. Mục tiêu của nó là tạo ra một bản đồ ba chiều cực kỳ chính xác với khoảng một tỷ ngôi sao trên khắp dải ngân hà và xa hơn nữa.

“Đây là nghiên cứu động học lớn nhất cho đến nay. Đài quan sát cung cấp các chuyển động của một tỷ ngôi sao”, cô giải thích. “Một tập hợp con của nó, bảy triệu ngôi sao, có vận tốc 3D, có nghĩa là chúng ta có thể biết chính xác vị trí của một ngôi sao và chuyển động của nó. Chúng ta đã đi từ các bộ dữ liệu rất nhỏ để thực hiện các phân tích lớn mà trước đây chúng ta không thể hiểu cấu trúc của dải ngân hà. “

Việc phát hiện ra Nyx liên quan đến việc kết hợp hai dự án vật lý thiên văn lớn này và phân tích chúng bằng các phương pháp học sâu.

Trong số các câu hỏi mà cả mô phỏng và địa chỉ khảo sát bầu trời là: Dải ngân hà đã trở thành như ngày nay như thế nào?

“Các thiên hà hình thành bằng cách nuốt các thiên hà khác,” Necib nói. “Chúng tôi đã giả định rằng Dải Ngân hà có một lịch sử sáp nhập yên tĩnh, và trong một thời gian nó liên quan đến sự yên tĩnh của nó bởi vì các mô phỏng của chúng tôi cho thấy rất nhiều sự hợp nhất. Bây giờ, với quyền truy cập vào rất nhiều cấu trúc nhỏ hơn, chúng tôi hiểu rằng đó không phải là Nó yên tĩnh như vẻ ngoài của nó. Thật mạnh mẽ khi có tất cả các công cụ, dữ liệu và mô phỏng này. Tất cả chúng phải được sử dụng cùng một lúc để giải quyết vấn đề này. Chúng tôi đang ở giai đoạn đầu để có thể thực sự hiểu được sự hình thành của dải ngân hà. “

Áp dụng Deep Learning vào Gaia

Một bản đồ của một tỷ ngôi sao là một phước lành hỗn hợp: rất nhiều thông tin, nhưng gần như không thể phân tích bằng nhận thức của con người.

Trước đây, các nhà thiên văn học đã phải tìm kiếm và vẽ rất nhiều, và có thể sử dụng một số thuật toán phân cụm. Nhưng điều đó không thực sự khả thi nữa. Các nhà khoa học không thể nhìn chằm chằm vào bảy triệu ngôi sao và tìm hiểu những gì họ đang làm. Những gì họ đã làm trong loạt dự án này là sử dụng danh mục giả Gaia.

Danh mục giả Gaia được phát triển bởi Robyn Sanderson (Đại học Pennsylvania), về cơ bản đã hỏi: ‘Nếu các mô phỏng FIRE là có thật và được quan sát với Gaia, chúng ta sẽ thấy gì?’

Cộng tác viên của Necib, Bryan Ostdiek (trước đây tại Đại học Oregon, và hiện tại Đại học Harvard), người trước đây đã tham gia vào dự án Large Hadron Collider (LHC), có kinh nghiệm xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ bằng máy và học sâu. Chuyển các phương pháp đó sang vật lý thiên văn đã mở ra một cách mới để khám phá vũ trụ.

“Tại LHC, chúng tôi có các mô phỏng đáng kinh ngạc, nhưng chúng tôi lo lắng rằng các máy móc được đào tạo về chúng có thể học mô phỏng chứ không phải vật lý thực sự”, Ostdiek nói. “Theo cách tương tự, các thiên hà FIRE cung cấp một môi trường tuyệt vời để huấn luyện các mô hình của chúng ta, nhưng chúng không phải là Dải Ngân hà. Chúng ta phải học không chỉ những gì có thể giúp chúng ta xác định các ngôi sao thú vị trong mô phỏng, mà còn làm thế nào để có được điều này khái quát cho thiên hà thực sự của chúng ta. “

Nhóm nghiên cứu đã phát triển một phương pháp theo dõi chuyển động của từng ngôi sao trong các thiên hà ảo và gắn nhãn các ngôi sao được sinh ra trong thiên hà chủ hoặc được bồi đắp là sản phẩm của sự hợp nhất thiên hà. Hai loại sao có chữ ký khác nhau, mặc dù sự khác biệt thường tinh tế. Các nhãn này đã được sử dụng để đào tạo mô hình học sâu, sau đó đã được thử nghiệm trên các mô phỏng FIRE khác.

Sau khi họ xây dựng danh mục, họ áp dụng nó vào dữ liệu Gaia. “Chúng tôi đã hỏi mạng lưới thần kinh,” Dựa trên những gì bạn đã học, bạn có thể dán nhãn nếu các ngôi sao được bồi đắp hay không? “, Necib nói.

Mô hình đã xếp hạng mức độ tin cậy của một ngôi sao được sinh ra bên ngoài Dải Ngân hà trong phạm vi từ 0 đến 1. Nhóm đã tạo ra một điểm cắt với khả năng chịu lỗi và bắt đầu khám phá kết quả.

Cách tiếp cận này của việc áp dụng một mô hình được đào tạo trên một tập dữ liệu và áp dụng nó cho một mô hình khác nhưng có liên quan được gọi là học chuyển giao và có thể gặp nhiều thách thức. “Chúng tôi cần đảm bảo rằng chúng tôi không học những thứ giả tạo về mô phỏng, nhưng thực sự những gì đang diễn ra trong dữ liệu”, Necib nói. “Vì điều đó, chúng tôi đã phải cung cấp cho nó một chút trợ giúp và bảo nó tái lập lại các yếu tố đã biết để cung cấp cho nó một chút neo.”

Đầu tiên họ kiểm tra xem liệu nó có thể xác định các đặc điểm đã biết của thiên hà không. Chúng bao gồm “xúc xích Gaia” – phần còn lại của một thiên hà lùn đã hợp nhất với Dải Ngân hà khoảng sáu đến mười tỷ năm trước và có hình dạng quỹ đạo giống như xúc xích.

Nó có một chữ ký rất cụ thể. Nếu mạng lưới thần kinh hoạt động theo cách nó được yêu cầu, chúng ta sẽ thấy cấu trúc khổng lồ mà chúng ta đã biết là có.

‘Xúc xích’ Gaia ở đó, cũng như quầng sao – những ngôi sao nền tạo cho Dải Ngân hà hình dạng câu chuyện của nó – và dòng Helmi, một thiên hà lùn được biết đến khác đã hợp nhất với Dải Ngân hà trong quá khứ xa xôi và được phát hiện trong 1999.

Nhìn thấy đầu tiên: Nyx

Mô hình đã xác định một cấu trúc khác trong phân tích: một cụm gồm 250 ngôi sao, quay cùng với đĩa của Dải Ngân hà, nhưng cũng đi về phía trung tâm của thiên hà.

“Bản năng đầu tiên của bạn là bạn có một lỗi,” Necib kể lại. “Và bạn thích, ‘Ồ không!’ Vì vậy, tôi đã không nói với bất kỳ cộng tác viên nào của mình trong ba tuần. Sau đó, tôi bắt đầu nhận ra đó không phải là một lỗi, nó thực sự là thật và nó mới. “

Nhưng nếu nó đã được phát hiện thì sao? “Bạn bắt đầu tìm hiểu các tài liệu, đảm bảo rằng không ai nhìn thấy nó và may mắn cho tôi, không có ai. Vì vậy, tôi đã đặt tên cho nó, đó là điều thú vị nhất trong vật lý thiên văn. Tôi gọi nó là Nyx, nữ thần Hy Lạp của đêm Cấu trúc đặc biệt này rất thú vị bởi vì nó sẽ rất khó nhìn nếu không học máy. “

Dự án yêu cầu tính toán tiên tiến ở nhiều giai đoạn khác nhau. Các mô phỏng FIRE và cập nhật FIRE-2 là một trong những mô hình máy tính lớn nhất của các thiên hà từng được thử. Mỗi trong số chín mô phỏng chính – ba dạng thiên hà riêng biệt, mỗi dạng có điểm khởi đầu hơi khác nhau đối với mặt trời – đã mất nhiều tháng để tính toán trên các siêu máy tính lớn nhất, nhanh nhất trên thế giới. Chúng bao gồm Blue Waters tại Trung tâm Ứng dụng siêu máy tính quốc gia (NCSA), cơ sở tính toán cao cấp của NASA và gần đây nhất là Stampede2 tại Trung tâm điện toán nâng cao Texas (TACC).

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng các cụm tại Đại học Oregon để đào tạo mô hình học tập sâu và áp dụng nó vào bộ dữ liệu Gaia khổng lồ. Họ hiện đang sử dụng Frontera, hệ thống nhanh nhất tại bất kỳ trường đại học nào trên thế giới, để tiếp tục công việc.

Tất cả mọi thứ về dự án này đều được tính toán rất chuyên sâu và sẽ không thể xảy ra nếu không có máy tính quy mô lớn.

Bước tương lai

Necib và nhóm của cô có kế hoạch khám phá Nyx hơn nữa bằng cách sử dụng kính viễn vọng trên mặt đất. Điều này sẽ cung cấp thông tin về cấu trúc hóa học của dòng chảy và các chi tiết khác sẽ giúp họ hẹn hò với Nyx đến Dải Ngân hà và có thể cung cấp manh mối về nguồn gốc của nó.

Bản phát hành dữ liệu tiếp theo của Gaia vào năm 2021 sẽ chứa thông tin bổ sung về 100 triệu ngôi sao trong danh mục, tạo ra nhiều khám phá về các cụm được bồi đắp.

“Khi nhiệm vụ Gaia bắt đầu, các nhà thiên văn học biết rằng đó là một trong những bộ dữ liệu lớn nhất mà họ sẽ nhận được, với rất nhiều điều để vui mừng,” Necib nói. “Nhưng chúng tôi cần phát triển các kỹ thuật của mình để thích ứng với tập dữ liệu. Nếu chúng tôi không thay đổi hoặc cập nhật các phương pháp của mình, chúng tôi sẽ bỏ lỡ vật lý có trong tập dữ liệu của mình.”

Những thành công của phương pháp của đội Caltech có thể có tác động thậm chí còn lớn hơn. Nhóm cũng đang phát triển các công cụ tính toán sẽ có sẵn cho nhiều lĩnh vực nghiên cứu và cho cả những thứ không liên quan đến nghiên cứu. Đây là cách các nhà khoa học đẩy biên giới công nghệ nói chung.

Nguồn truyện:

Tài liệu được cung cấp bởi Đại học Texas tại Austin, Trung tâm Điện toán Nâng cao Texas . Bản gốc được viết bởi Aaron Dubrow. Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.

Tạp chí tham khảo :

1. Lina Necib, Bryan Ostdiek, Mariangela Lisanti, Timothy Cohen, Marat Freytsis, Shea Garrison-Kimmel, Philip F. Hopkins, Andrew Wetzel, Robyn Sanderson. Bằng chứng cho một dòng sao khổng lồ tiên tiến trong vùng lân cận mặt trời . Thiên văn học thiên nhiên , 2020; DOI: 10.1038 / s41550-020-1131-2