Eine innovative neue Himmelsdurchmusterung namens Palomar Transient Factory (PTF) wird ein 48-Zoll-Teleskop zusammen mit dem National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) des US-Energieministeriums (DOE) verwenden, um relativ seltene und flüchtige kosmische Ereignisse wie Supernovae und Gammastrahlenausbrüche. Die Vermessung ist bereits im Gange und allein während der Inbetriebnahmephase hat die Vermessung bereits mehr als 40 Supernovae entdeckt. Astronomen erwarten, jedes Jahr Tausende mehr zu entdecken.
„Diese Umfrage ist in vielerlei Hinsicht wegweisend – sie ist das erste Projekt, das sich ausschließlich der Suche nach vorübergehenden Ereignissen widmet, und als Teil dieser Mission haben wir mit NERSC zusammengearbeitet, um ein automatisiertes System zu entwickeln, das jede Nacht Terabyte an astronomischen Daten durchsucht.“ um interessante Ereignisse zu finden, und haben sich Zeit an einigen der leistungsstärksten bodengestützten Teleskope der Welt gesichert, um unmittelbare Folgebeobachtungen durchzuführen, wenn Ereignisse identifiziert werden“, sagt Shrinivas Kulkarni, Professor für Astronomie und Planetenwissenschaften am California Institute of Technology ( Caltech) und Direktor der optischen Observatorien von Caltech. Er ist auch leitender Ermittler der PTF-Umfrage.
„Diese wirklich neuartige Durchmusterung kombiniert die Leistungsfähigkeit eines Weitfeldteleskops, einer hochauflösenden Kamera und eines leistungsstarken Netzwerks und Computers sowie die Möglichkeit, zum ersten Mal schnelle Folgebeobachtungen mit Teleskopen rund um den Globus durchzuführen.“ “, sagt Peter Nugent, ein Informatiker in der Computational Research Division (CRD) von Berkeley Lab und der NERSC Analytics Group. Nugent ist auch der Leiter der Echtzeit-Transientenerkennung für das PTF-Projekt.
Jede Nacht nimmt die PTF-Kamera – eine 100-Megapixel-Maschine, die auf dem 48-Zoll-Samuel-Oschin-Teleskop am Palomar-Observatorium in Südkalifornien montiert ist – automatisch Bilder des Himmels auf und sendet diese Bilder dann zur Archivierung über ein bereitgestelltes Hochgeschwindigkeitsnetzwerk an NERSC durch das Energy Sciences Network (ESnet) des DOE und das High Performance Wireless Research and Education Network (HPWREN) der National Science Foundation (NSF).
Bei NERSC durchsuchen Computer mit maschinellen Lernalgorithmen in der Echtzeit-Transientenerkennungspipeline die PTF-Beobachtungen nach „transienten“ Quellen, kosmischen Objekten, die sich in Helligkeit oder Position ändern, indem sie die neuen Beobachtungen mit allen Daten aus den vergangenen Nächten vergleichen . Innerhalb von Minuten, nachdem ein interessantes Ereignis entdeckt wurde, senden Maschinen am NERSC seine Koordinaten für Folgebeobachtungen an das 60-Zoll-Teleskop von Palomar.
„Wir decken derzeit alle 12 Minuten ein Ereignis auf. Dieses Projekt wird die astronomische Gemeinschaft noch eine ganze Weile beschäftigen“, sagt Kulkarni.
Das Hauptziel der Himmelsdurchmusterung sind Supernovae vom Typ Ia und Typ II.
Da sie eine relativ gleichmäßige Helligkeit aufweisen, fungieren Supernovae vom Typ Ia als kosmische Leuchttürme und helfen Astronomen, die Entfernungsskala des Universums einzuschätzen. Viele Astronomen, die an der PTF-Durchmusterung teilnehmen, suchen gezielt nach diesen Phänomenen.
Und Supernovae vom Typ II, die durch die Detonation eines massereichen Sterns verursacht werden, dem der Treibstoff ausgegangen ist, schleudern schwere Elemente in den interstellaren Raum, wo sie schließlich neue Sterne und Planeten bilden.
„Diese Werkzeuge sind äußerst wertvoll, weil sie uns nicht nur helfen, Supernovae zu identifizieren, sondern sie auch entdecken, während der Stern gerade explodiert“, sagt Robert Quimby von Caltech, Software-Leiter des PTF-Programms. „Das gibt uns wertvolle Informationen darüber, wie sich kosmischer Staub im Universum verteilt.“
„Es ist sehr aufregend, so früh im Projekt so viele Supernovae zu finden. Es ist, als hätten wir gerade den Zapfhahn aufgedreht und warten jetzt darauf, dass der Feuerwehrschlauch spritzt“, sagt Quimby.
Quelle: Lawrence Berkeley National Labs