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Computação distribuída para enfrentar o mistério do universo escuro

Observatório Large Synoptic Survey sobre Cerro Pachón, no Chile. Quando o LSST começar a fotografar todo o céu visível do hemisfério sul em 2022, produzirá as mais amplas, profundas e mais rápidas imagens do céu noturno já observadas. Em um período de tempo de 10 anos, o LSST irá visualizar dezenas de bilhões de objetos e criar filmes do céu com detalhes sem precedentes. Crédito da imagem: Large Synoptic Survey Telescope Project Office.

Cientistas da Universidade de Manchester estão trabalhando em um projeto de telescópio revolucionário para aproveitar a força da computação distribuída da colaboração UK's GridPP (uma colaboração de físicos de partícula e cientistas de computação da Inglaterra e da Organização Européia de Pesquisa Nuclear) para enfrentar um dos maiores mistérios do universo - a natureza da matéria escura e da energia escura.

Pesquisadores na Universidade de Manchester utilizaram recursos fornecidos pelo GridPP - que representa a contribuição do Reino Unido para a rede de computação utilizada para encontrar o Boson de Higgs no CERN - para executar algoritmos de processamento de imagens e aprendizagem de máquinas em milhares de imagens de galáxias do projeto colaborativo Dark Energy Survey (Pesquisa sobre Energia Escura).

A equipe de Manchester é parte do projeto colaborativo para construir o Large Synoptic Survey Telescope (LSST, ou Grande Telescópio de Pesquisa Sinóptica), um novo tipo de telescópio que está em construção no Chile e projetado para conduzir uma pesquisa de 10 anos a respeito da dinâmica do Universo. O LSST será capaz de mapear todo o céu visível.

Em preparação para iniciar o escaneamento revolucionário com o LSST, uma pesquisa piloto tem ajudado pesquisadores a detectar e mapear a parte visível do céu noturno, um dos sinais reveladores da matéria escura e da energia escura que compõem cerca de 95% do que nós vemos no universo.

Isso, por sua vez, ajudará a preparar a análise dos 200 petabytes de dados aguardados que o LSST irá coletar quando iniciar suas operações em 2023.

A equipe da pesquisa piloto que está situada na Universidade de Manchester foi liderada pelo Dr. Joe Zuntz, um cosmologista do Jodrell Bank Observatory em Manchester e agora um pesquisador no Royal Observatory, em Edinburgh.

"Nosso objetivo geral é enfrentar o mistério do universo escuro - e esse projeto piloto tem sido muito significante. Quando o LSST estiver 100% operacional, os pesquisadores irão enfrentar um verdadeiro dilúvio de dados vindos da galáxia - e nosso trabalho irá nos preparar para um desafio analítico," disse Sarah Bridle, Professora de Astrofísica.

O Dr. George Beckett, que é gerente de projeto do centro de ciências no LSST da Grã-Bretanha, na Universidade de Edinburgh, acrescentou: "O projeto piloto tem sido um grande sucesso. Tendo concluído o trabalho, Joe e seus parceiros serão capazes de realizar a análise em um vasto conjunto de imagens muito mais rápido do que era anteriormente previsto. Agradecemos aos membros da comunidade GridPP por sua assistência e suporte."

O LSST produzirá imagens de galáxias em uma ampla variedade de frequências do espectro visível, onde cada imagem poderá fornecer informações a respeito da natureza das galáxias e sua história. Em tempos passados, a medição necessária para determinar propriedades como a distorções das imagens precisavam ser feitos a mão, ou ao menos com um processamento computacional supervisionado por uma pessoa.

Com bilhões de galáxias a serem observadas pelo LSST, abordagens desse tipo são inviáveis. 
O software especializado em processamento de imagens e aprendizado de máquina foi desenvolvido para ser usado com imagens de galáxias com telescópios como o LSST e seus predecessores. Isso pode ser usado para produzir mapas com distorções cósmicas. O desafio então se tornou o processamento e gerenciamento de dados para centenas de milhares de galáxias, como também extração de informações científicas requeridas pelos pesquisadores do LSST e pela comunidade de astrofísicos.

Um exercício piloto, liderado pelo Dr. Joe Zuntz, da Universidade de Manchester e supervisionado por um dos mais experientes no projeto GridPP, a administradora de sistemas sênior, Alessandra Forti, viu o fluxo de análise das imagens para a infraestrutura distribuída do GridPP. Os dados do Dark Energy Survey (DES) foram usadas para o teste.



[Tradução: @difurlan1]
[Revisão: @jonathantorres19]

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