Смоделированные изображения космоса из смоделированного обзора неба DC2, проведенного Legacy Survey of Space and Time (LSST) Dark Energy Science Collaboration (DESC). DC2 смоделировал снимки, полученные обсерваторией Рубин за пять лет во время LSST. Фото предоставлено: LSST DESC
На горе на севере Чили ученые тщательно собирают сложные компоненты обсерватории Веры К. Рубин NSF-DOE, одного из самых передовых астрономических объектов в истории. Оснащенная инновационным телескопом и крупнейшей в мире цифровой камерой, обсерватория вскоре начнет исследование наследия пространства и времени (LSST).
В течение 10-летнего исследования космоса LSST обсерватория Рубин сделает 5,5 миллионов богатых данными изображений неба. LSST является более масштабным и всеобъемлющим, чем все предыдущие исследования вместе взятые, и предоставит беспрецедентный объем информации астрономам и космологам, работающим над ответами на некоторые из наиболее фундаментальных вопросов науки.
Ученые из Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики активно участвуют в научном сотрудничестве LSST по темной энергии (DESC), работая над раскрытием истинной природы темной энергии и темной материи. Чтобы подготовиться к LSST, они проводят расширенное космологическое моделирование и сотрудничают с обсерваторией Рубин для формирования и обработки ее данных, чтобы максимизировать потенциал открытий.
Симуляция темной стороны
Темная энергия и темная материя вместе составляют невероятные 95% энергии и материи во Вселенной, но ученые знают о них очень мало. Они видят влияние темной материи на формирование и движение галактик, но когда они ее ищут, кажется, что ее нет. Между тем само пространство со временем расширяется все быстрее и быстрее, и ученые не знают, почему. Они называют это неизвестное влияние темной энергией.
«Сейчас мы понятия не имеем, каково их физическое происхождение, но у нас есть теории», — сказала Катрин Хайтманн, заместитель директора Аргоннского отдела физики высоких энергий (HEP). «Мы действительно верим, что с помощью LSST и обсерватории Рубин мы сможем получить хорошие сведения о том, чем могут быть темная материя и темная энергия, что поможет сообществу следовать наиболее многообещающим направлениям».
Готовясь к LSST, ученые Аргонна выдвигают теории об определенных свойствах темной материи и темной энергии и моделируют эволюцию Вселенной с учетом этих предположений.
Важно, чтобы учёные нашли способы сопоставить свои теории с сигнатурами, которые исследование действительно может обнаружить. Например, как бы выглядела Вселенная сегодня, если бы темная материя имела низкую температуру или если бы темная энергия была очень сильной сразу после образования Вселенной? Возможно, некоторые детали станут более размытыми, или, возможно, галактики слипнутся определенным образом.
Используя моделирование, исследователи могут предсказать, какие особенности действительно появятся в реальных данных LSST, и указать, что конкретная теория верна.
Моделирование также позволяет совместной работе проверять код, который они используют для обработки и анализа данных. Например, совместно с LSST DESC и в сотрудничестве с римским космическим телескопом Нэнси Грейс НАСА ученые Аргонны недавно смоделировали изображения ночного неба так, как его действительно увидит любой телескоп. Чтобы убедиться, что их программное обеспечение работает должным образом, ученые могут протестировать его на чистых смоделированных изображениях, прежде чем приступить к обработке реальных данных.
Для проведения моделирования ученые Аргонны используют вычислительные ресурсы Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), пользовательского центра Управления науки Министерства энергетики США. Среди суперкомпьютеров ALCF находится Aurora, одна из первых в мире экзафлопсных машин, способная выполнять более триллиона (или миллиарда миллиардов) вычислений в секунду.
«Впечатляющая память и скорость Aurora позволят нам моделировать большие объемы Вселенной и включать в моделирование больше физики, чем когда-либо прежде, сохраняя при этом достаточно высокое разрешение, чтобы правильно понять важные детали», — сказал Хайтманн, который ранее был представителем Aurora. ОПИСАНИЕ ЛСТТ
Чего ожидать, когда вы ожидаете астрономического объема данных
Во время LSST свет, испускаемый давным-давно далекими галактиками, достигает обсерватории. Датчики камеры обсерватории будут преобразовывать свет в данные, которые будут передаваться с горы в несколько информационных центров проекта «Рубин» по всему миру. Эти учреждения затем готовят данные для отправки более широкому сообществу для анализа.
В рамках LSST DESC ученые Аргонны в настоящее время работают с обсерваторией Рубин, чтобы гарантировать, что данные обрабатываются таким образом, который наиболее способствует их научным целям. Например, аргоннский физик Мэтью Беккер тесно сотрудничает с проектом «Рубин» над разработкой алгоритмов обработки данных, которые позволяют изучать темную материю и темную энергию посредством явления, называемого слабым гравитационным линзированием.
«Когда свет от далеких галактик попадает в обсерваторию, на его путь влияет гравитационное притяжение массы между ними, включая темную материю», — сказал Беккер.
«Это означает, что формы и ориентации галактик на небе, какими их видит обсерватория, слегка коррелируют. Если мы сможем измерить эту корреляцию, мы сможем узнать о распределении материи, включая темную материю, во Вселенной».
Слабое гравитационное линзирование также может показать, как структура Вселенной менялась с течением времени, что может пролить свет на природу темной энергии. Проблема в том, что сигналы, указывающие на слабое гравитационное линзирование, в данных LSST будут слабыми. Сила сигнала, который ищут ученые, будет примерно в 30 раз меньше ожидаемого уровня шума или нежелательных помех в данных.
Это означает, что ученым нужен целый набор данных, чтобы убедиться в точности своих измерений, и они находятся в процессе их получения. По завершении LSST сгенерирует 60 петабайт данных изображения или 60 миллионов гигабайт. Чтобы использовать такой объем данных, потребовалось бы более 11 000 лет просмотра Netflix.
Беккер и его коллеги разрабатывают методы сжатия данных, чтобы сделать анализ управляемым и плодотворным. Например, объединяя изображения одних и тех же частей неба, сделанные в разное время, ученые могут подтвердить особенности изображений и выявить корреляции в формах галактик, которые в противном случае были бы слишком слабыми для обнаружения.
Беккер также сосредоточен на определении уровня доверия, которое сообщество может ожидать от выводов, сделанных на основе сжатых данных.
«Если мы знаем, насколько уверены в нашем анализе, мы сможем сравнить наши результаты с другими экспериментами, чтобы понять текущее состояние знаний в космологии», — сказал Беккер. «Благодаря данным LSST все становится еще интереснее».
Информация от: Аргоннской национальной лабораторией.
