Forscher entdecken mithilfe von JWST-Bildtechniken schwache Merkmale in der Galaxie NGC 5728

Mason Leist arbeitet aus der Ferne – 127 Millionen Lichtjahre von der Erde entfernt – in seinem Büro am UTSA Department of Physics and Astronomy an Bildern eines supermassereichen Schwarzen Lochs.

Der UTSA Graduate Research Assistant hat eine Studie geleitet, veröffentlicht auf der arXiv Preprint-Server heruntergeladen und zur Veröffentlichung angenommen Das Astronomische Journal, über die beste Methode zur Verbesserung der vom James Webb Science Telescope (JWST) aufgenommenen Bilder mithilfe eines mathematischen Ansatzes namens Dekonvolution. Er wurde vom Galactic Activity, Torus, and Outflow Survey (GATOS), einem internationalen Wissenschaftlerteam, damit beauftragt, die JWST-Beobachtungen der Galaxie NGC 5728 zu verbessern.

Das GATOS-Team unter der gemeinsamen Leitung von UTSA-Professor und Doktorvater von Leist, Chris Packham, erhielt Zeit am JWST für seine Forschung zu Schwarzen Löchern.

„Es ist unglaublich demütigend“, sagte Leist. „Nicht nur die Arbeit mit JWST-Daten, was eine großartige Chance und eine wahnsinnige Menge an Wissenschaft darstellt, sondern auch die Zusammenarbeit mit unseren Mitarbeitern. Es ist eine unglaubliche Erfahrung, mit anderen Mitgliedern des GATOS an diesem Thema zusammenzuarbeiten. Ich erzähle den Leuten gerne, dass das funktioniert.“ repräsentiert die Bemühungen von 35 Personen aus Instituten in 14 Ländern.“

Leist entfaltete simulierte und beobachtete Bilder eines aktiven galaktischen Kerns (AGN), einer Region im Zentrum der Galaxie NGC 5728. Der zentrale Motor eines aktiven galaktischen Kerns, bestehend aus einer heißen und turbulenten Akkretionsscheibe, die ein zentrales supermassereiches Schwarzes Loch umkreist durch einen dicken Torus aus Gas und Staub, spielt eine Schlüsselrolle bei der Rückkopplung zwischen dem AGN, der Wirtsgalaxie und dem intergalaktischen Medium.

Er testete über einen Zeitraum von zwei Jahren fünf Entfaltungsalgorithmen anhand simulierter Beobachtungen eines AGN. Von den fünf getesteten Methoden ist die Kraken-Algorithmus verbesserte die Bildqualität des simulierten AGN-Modells am meisten und wurde daher auf JWST-Beobachtungen von NGC 5728 angewendet. Kraken ist ein leistungsstarker Multi-Frame-Entfaltungsalgorithmus, der von einem Forscherteam unter der Leitung von Douglas Hope und Stuart Jefferies an der Georgia State University entwickelt wurde.

JWST beobachtete NGC 5728 bei fünf verschiedenen Wellenlängen. Bei diesen Beobachtungen war ein schwaches ausgedehntes Merkmal nur in einer Wellenlänge zu sehen. Als Leist die Daten entfaltete, wurde das schwache erweiterte Emissionsmerkmal in allen Wellenlängen sichtbar, was die Wirksamkeit der Kraken-Entfaltung zur Verbesserung der JWST-Bildqualität und zur Verstärkung schwacher erweiterter Emissionsmerkmale demonstrierte.

„Wir glauben, dass die Ausdehnung Teil eines Ausflusses aus einem supermassereichen Schwarzen Loch sein könnte, das mit der Wirtsgalaxie interagieren könnte. Es gibt noch viel mehr wissenschaftlichen Forschungsbedarf“, sagte Leist. „Es ist schwierig, die erweiterte Struktur in allen JWST-Bildern zu erkennen, aber mithilfe von Entfaltungstechniken haben wir die Bilddaten reduziert, um das verborgene schwache Emissionsmerkmal sichtbar zu machen.“

Der Prozess war auch eine Zusammenarbeit mit Willie Schaefer, dem Adobe Creative Cloud-Supportspezialisten von UTSA, der dabei half, einen wissenschaftlich korrekten Satz Farbbilder für die Studie zu erstellen.

Leists Arbeit zeigt, dass Dekonvolution ein effizientes und genaues Werkzeug für die Bildverarbeitung ist. Ähnliche Methoden, sagten er und Packham, könnten mithilfe von JWST-Beobachtungen auf breitere wissenschaftliche Fälle angewendet werden. Der Ansatz hat bei Kollegen, die an der JWST-Bildverarbeitung arbeiten, großes Interesse geweckt.

„Wir leisten wichtige Arbeit mit JWST-Daten“, sagte Packham. „Aber es ist wichtig, weil wir mit diesem Ansatz die Rohdaten verbessern und eine bessere Bildqualität erzielen können, um diese schwächeren Details zu sehen. Es zeigt die Stärke der Zusammenarbeit innerhalb des GATOS, das von UTSA gemeinsam geleitet wird.“

Leists Arbeit zur Verbesserung der JWST-Beobachtungen der Galaxie NGC 5728 ist ein neues Puzzleteil, das die Ursprünge des Universums weiter entmystifiziert. Der volle Umfang der entfalteten Bilder und anderer astrophysikalischer Ergebnisse wird in kommenden Studien beschrieben, die derzeit vom GATOS durchgeführt werden.

„Es geht auf die Entstehung von Galaxien kurz nach dem Urknall zurück“, erklärte Packham. „Wenn wir unseren Platz in unserer eigenen Galaxie, in unserem eigenen Sonnensystem und im Universum im Allgemeinen wirklich verstehen wollen, müssen wir verstehen, was in den Schwarzen Löchern in unserer Galaxie und in der Tat in anderen Galaxien vor sich geht. Wir können das verstehen.“ Entstehung unserer Galaxie, unseres Sonnensystems, der Erde und des Lebens auf der Erde. Es ist wirklich Teil dieser Gesamtfrage.“