Jüpiter’in en çarpıcı görüntülerinden bazıları, 2016’dan beri gezegenin etrafında yörüngede olan Juno sondası tarafından yakalandı. Ve bu görüntülerin çoğu, atmosferin birçok katmanına bakmak da dahil olmak üzere, Jüpiter’in tuhaf atmosferini araştırdı. Şimdi, bir vatandaş bilim insanı projesi, Juno verilerindeki atmosferik özellikleri tanımlayarak halkı bu çalışmaya yardımcı olmaya davet ediyor.

Minnesota Üniversitesi ve NASA’daki araştırmacıların projesine denir Jovian Vorteks Avcısı Jüpiter’de görülen farklı bulut türlerini şekil ve büyüklüklerine göre sınıflandırmayı hedefliyor. Juno’nun JunoCam görüntüleyicisinden veri alır ve gönüllülerden atmosferik girdaplar adı verilen belirli özellikleri aramasını ister. Bu bulutlar, yukarıdan bakıldığında bir kasırganın nasıl göründüğüne benzer, belirli bir yuvarlak veya eliptik şekle sahiptir.

Juno uzay aracının Jüpiter çevresindeki 22. yörüngesinin görüntüsü, gezegenin kuzey kutbuna yakın bölgeyi gösteriyor. Bu girdapların (kasırga benzeri fırtınalar) renklerinde ve şekillerinde büyük bir çeşitlilik vardır. Bilim adamlarının nasıl oluştuklarını anlamak için bu fırtınaların bir kataloğunu oluşturmaları gerekiyor. NASA/JPL-Caltech/MSSS/SwRI/Ramanakumar Sankar

Araştırmacılar, halktan yardım isteyerek, veriler üzerinde kendi başlarına yapabileceklerinden çok daha hızlı çalışabilirler. Projenin lideri Ramanakumar Sankar, “Küçük ekibimizin hepsini incelemesi birkaç yıl alacak kadar çok görüntü var” dedi. Beyan† “Hangi görüntülerin girdaplara sahip olduğunu, nerede olduklarını ve nasıl göründüklerini belirlemek için halkın yardımına ihtiyacımız var. Özellik kataloğu (özellikle girdaplar) hazır olduğunda, bu özelliklerin nasıl oluştuğunun ardındaki fiziği ve bunların atmosferin yapısıyla, özellikle bulutların altında, doğrudan gözlemleyemediğimiz yerlerde nasıl ilişkili olduklarını inceleyebiliriz.

Proje, gönüllülerin girdapları tarayan görüntüleri sunmak için Zooniverse platformunu kullanıyor. Bu birçok kez yapıldıktan sonra, veriler hem bilimsel analiz için hem de özellik tanımlama üzerinde çalışacak bir algoritmanın eğitimi için kullanılabilir.

Ve eğer birisi bir özelliği tanımlamakta zorluk çekerse veya farklı gönüllüler bir özelliğin bir görüntüde olup olmadığı konusunda anlaşamazlarsa ne olacağını merak ediyorsanız – bu aslında araştırmacıların sahip olması gereken faydalı veriler. Sankar, “Bir kişi bir görüntüyü kategorize etmekte zorlanıyorsa, belki başkaları da sorun yaşar” dedi. “Bu, daha yakından incelediğimiz yeni veya benzersiz bir şey bulduğumuzu gösterebilir.”

Projeye katılmak için şuraya gidebilirsiniz: Jovian Vorteks Avcısı İnternet sitesi.






genel-19