Vera C. Rubin Gözlemevi milyonlarca patlayan yıldızı tespit edecek

Evrendeki mesafeleri ölçmek, Dünya’daki mesafeleri ölçmekten çok daha zordur. Daha parlak bir yıldız Dünya’ya diğerine göre daha mı yakın yoksa sadece daha fazla ışık mı yayıyor? Güvenilir mesafe ölçümleri yapmak için bilim insanları, Tip Ia süpernovalar gibi bilinen miktarda ışık yayan nesnelere güveniyor.

Gece gökyüzünde şimdiye kadar kaydedilen en parlak patlamalar arasında yer alan bu muhteşem patlamalar, beyaz cüce yıldızların şiddetli ölümlerinden kaynaklanıyor ve bilim adamlarına güvenilir bir kozmik ölçüm sağlıyor. Parlaklıkları ve renkleri, ev sahibi galaksiler hakkındaki bilgilerle birleştiğinde, bilim adamlarının mesafelerini ve ışıkları bize doğru gelirken evrenin ne kadar genişlediğini hesaplamalarına olanak tanıyor. Yeterli sayıda Tip Ia süpernova gözlemi ile bilim insanları evrenin genişleme hızını ve bunun zaman içinde değişip değişmediğini ölçebilirler.

Bugüne kadar binlerce Tip Ia süpernova yakalamış olsak da, onları bir veya iki kez görmek yeterli değildir; kısacık ışıklarının zaman içinde nasıl değiştiğine dair altın madeni bilgi vardır. NSF – DOE Vera C. Rubin Gözlemevi yakında on yıl boyunca her gece güney yarımküredeki gökyüzünü taramaya başlayacak ve yaklaşık olarak birkaç gecede bir yarımkürenin tamamını kapsayacak. Rubin, parlaklığını veya konumunu değiştiren bir nesne tespit ettiğinde bilim camiasına bir uyarı gönderecek. Bu kadar hızlı tespitle Rubin, Tip Ia süpernovaları kaybolmadan önce tespit etmek için şimdiye kadarki en güçlü aracımız olacak.

Rubin Gözlemevi, Rubin’i işbirliği içinde işletecek olan NSF NOIRLab ve DOE’nin SLAC Ulusal Hızlandırıcı Laboratuvarı’nın ortak bir programıdır.

Rubin/LSST Karanlık Enerji Bilimi İşbirliği üyesi Anais Möller gibi bilim insanları, Rubin’in milyonlarca Tip Ia süpernovayı tespit etmesi beklenen on yıl süren Eski Uzay ve Zaman Araştırması’nı (LSST) sabırsızlıkla bekliyor.

Möller, “Rubin’den elde edilen büyük miktardaki veriler bize, çeşitli mesafelerde ve birçok farklı gökada türünde her tür Tip Ia süpernovanın bir örneğini verecek” diyor.

Aslında Rubin, LSST’nin ilk birkaç ayında, karanlık enerjinin (yerçekimi teorisine göre evrenin beklenenden daha hızlı genişlemesine neden olan gizemli güç) ilk keşfinde kullanılandan çok daha fazla Tip Ia süpernova keşfedecek. Mevcut ölçümler, karanlık enerjinin zaman içinde değişebileceğine işaret ediyor; bu da eğer doğrulanırsa, evrenin yaşı ve evrimi hakkındaki anlayışımızı iyileştirmeye yardımcı olabilir. Bu da, evrenin erken dönemlerinde yıldızların ve galaksilerin ne kadar hızlı oluştuğu da dahil olmak üzere, evrenin nasıl oluştuğuna dair anladığımızı etkileyecektir.

Evrenin dört bir yanından gelen çok daha büyük Tip Ia süpernova seti sayesinde bilim insanları, mevcut uzay ve zaman haritamızı geliştirebilecek ve karanlık enerjinin etkisinin daha kapsamlı bir resmini elde edebilecekler.

Möller, “Evrenin genişlemesi, bir lastik bandın gerilmesine benzer. Eğer karanlık enerji sabit değilse, bu, lastik bandın farklı noktalarda farklı miktarlarda gerilmesine benzer” diyor. “Önümüzdeki on yılda karanlık enerjinin sabit mi yoksa kozmik zamanla birlikte mi evrimleştiğini sınırlayabileceğimizi düşünüyorum. Rubin bunu Tip Ia süpernovalarla yapmamıza izin verecek.”

Rubin Gözlemevi her gece yaklaşık 20 terabayt veri üretecek ve 10 milyona kadar uyarı üretecek; tarihte başka hiçbir teleskop buna benzer bir yangın hortumu verisi üretmedi. Bilim adamlarının hızlı uyarıları yönetme yöntemlerini yeniden düşünmelerini ve gelen büyük veri kümelerini ele alacak yöntemler ve sistemler geliştirmelerini gerektirdi.

Rubin’in gece uyarıları yönetilecek ve bu uyarıları dünyanın dört bir yanındaki bilim adamlarına sunmadan önce alıp işleyecek yedi topluluk yazılım sistemi aracılığıyla bilim adamlarının kullanımına sunulacak. Möller, farklı uzmanlık alanlarından bilim insanlarının geniş bir işbirliğiyle birlikte, Fink adı verilen bu sistemlerden birini geliştiriyor.

Yazılım sistemleri her gece Rubin’den gelen uyarıları topluyor, Rubin verilerini diğer veri kümeleriyle birleştiriyor ve makine öğrenimini kullanarak bunları diğerlerinin yanı sıra kilonova, değişken yıldızlar veya Tip Ia süpernova gibi türlerine göre sınıflandırıyor. Fink gibi Rubin’in topluluk sistemlerinden birini kullanan bilim insanları, büyük miktardaki uyarı veri kümesini seçilen filtrelere göre sıralayabilecek ve araştırmaları için yararlı olan verilere hızlı bir şekilde ulaşmalarına olanak tanıyacak.

Möller, “Çok miktarda veri nedeniyle bilimi daha önce yaptığımız gibi yapamıyoruz” diyor. “Rubin nesilsel bir değişimdir. Bizim sorumluluğumuz ise gelecek nesil tarafından kullanılacak yöntemleri geliştirmektir.”