Те читатели, которые имели дело с астрономическими изображениями, будут знакомы с техникой получения нескольких изображений, а затем их сложения вместе, чтобы улучшить мощность сигнала и получить более качественные изображения. При дальнейшем развитии этого метода многие исследовательские проекты требуют датирования одного и того же объекта в более длительных временных рамках, чем ночные наблюдения. Эти данные обычно собираются из разных мест и в разных условиях. Проблема заключалась в сопоставлении наблюдений во всех этих исследованиях. Исследователи поделились новым подходом к расчету, будут ли отдельные изображения одного и того же объекта давать дополнительные сигналы или просто генерировать бесполезный шум.
Обычно изображения, которые объединяются в астрономические изображения, получаются с помощью одного и того же телескопа, поэтому инструменты, которые собирают данные, и условия идентичны. На сегодняшний день использование нескольких телескопов из разных мест для сбора данных и формирования одного изображения является необычным, если не непрактичным подходом.
Команда исследователей из Института Джона Хопкинса обратилась к основной проблеме оценки изображений по результатам обзоров неба, полученных в течение многих лет с разных телескопов в разных местах и в разных условиях. Задача заключалась в том, чтобы сопоставить наблюдения за одними и теми же объектами, а когда съемки проводятся в непосредственной близости, это может оказаться более сложной задачей. Существующие инструменты доступны для перекрестного сопоставления данных из различных каталогов, таких как TopCat, CDS Match и Aspects, но на сегодняшний день они используются и имеют более высокий, чем хотелось бы, уровень отказов.
Команда разработала новый подход к науке о данных, известный как «программирование смешанных целых чисел с квадратичными ограничениями» или сокращенно MIQCP, который сосредоточен на присвоении оценки каждой паре наблюдений из разных серий наблюдений из разных опросов. Присвоенная оценка измеряет вероятность того, что наблюдения относились к одному и тому же объекту, и оценка увеличивается по мере приближения наблюдений и уменьшается, если наблюдения находятся дальше друг от друга.
Используя свою новую технику, они могут получать наблюдения из различных исследований и сопоставлять объекты, чтобы избавиться от необходимости сортировки всех возможных пар. Это не только ускоряет процесс сопоставления, но и позволяет обрабатывать большие наборы данных. В тестах результаты были очень многообещающими. Предыдущие подходы по-прежнему были быстрыми, но не позволяли использовать все возможные совпадения, ограничивая вероятность успеха, и в этом новом методе что-то значительно улучшилось.
Команда подчеркивает, что эти исследования являются ключом к пониманию многих механизмов во Вселенной не только на макроуровне, но и на уровне частиц. Их новая техника открывает новые возможности для обработки данных изображений, и команда собирается и дальше совершенствовать метод для обработки больших наборов данных. Уже сейчас команда может обрабатывать до 100 каталогов, что является улучшением по сравнению с нынешними 10-20 с использованием существующих методов.
Источник: Инновационный метод сопоставления небесных объектов в телескопах.
