Haber: Damla Oya Erman
Birçok teleskop, gökyüzümüzün geniş kesimlerini taramak üzere eğitilmiş durumda, milyonlarca hatta milyarlarca nesneyi kataloglayarak ve görüntüleyerek bilgi sağlıyor. Bu kadar fazla bilgi, bilim için harika şeyler yapabilir, ancak aynı zamanda işleri son derece karmaşık hale getirebilir.
Bu yüzden Johns Hopkins Üniversitesi'nde bir ekip, bu tür eşleştirmeleri yapmak için veri bilimine başvurdu.
Astronomik nesnelerin eşleştirilmesi, uzay bilimcileri için kritik bir öneme sahiptir, çünkü farklı anketler farklı bilgiler sağlar; dalga boyu verileri, pozlama süreleri veya anketin yapıldığı tarih gibi. Sloan Dijital Gökyüzü Anketi, Hubble Kaynak Kataloğu, Fermi Gama Işın Teleskobu ve Evren Haritası gibi anketler, geniş bir dalga boyu aralığında ve oldukça farklı koşullar altında binlerce ila milyarlarca nesneyi algılar.
İki farklı anketi, özellikle birden çok dalga boyunda, incelediğinizde, hedefinizin yanında başka bir ön plandaki galaksinin göründüğünü hayal edin. İki farklı ankete bakarken, özellikle birden çok dalga boyunda, hangi galaksinin hangi olduğunu belirlemek zor olabilir. Bilimi doğru yapabilmek için nesneler doğru bir şekilde eşleştirilmelidir.
İşte burada Johns Hopkins Üniversitesi'nden Jacob Feitelberg, Amitabh Basu ve Tamás Budavári'nin devreye girmeyi umduğu yer. Veri biliminde sıkça görülen teknikleri kullanarak, birden çok anketten nesneleri eşleştirmeyi başardılar ve bazı kaydedilen nesnelerin gerçekten aynı nesne olma olasılığını elde ettiler. Basu, bir açıklamada, "Her iki anketten yapılan her gözlem için bu çifti bir 'puanla' diyoruz ve bu gözlemlerin aynı göksel nesne olduğu olasılığını ölçer" dedi. Bu şekilde puanlama, büyük miktardaki veri üzerinden hızla eşleştirmeye olanak tanır. Takımın yöntemi, araştırmacıların nesneleri 100 farklı katalog arasında dahi eşleştirebilmelerini sağlayacak kadar etkiliydi.
Budavári, "Bu gözlemler, evrendeki en küçük parçacıklardan geniş kozmosa kadar evren hakkında teoriler oluşturmak için temel öneme sahiptir. Gözlemleri zaman ve teleskoplar arasında eşleştirerek araştırmacılar, aynı veriden daha fazla bilgi çıkarabilir ve kozmosun daha derin bir anlayışına katkıda bulunabilirler" dedi.
