Helfen Sie dabei, Sterne mit Gaias Daten zu klassifizieren

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Die Gaia-Mission der ESA hat Daten über Millionen von Weltraumobjekten wie Sterne und Asteroiden gesammelt, um eine umfassende kosmische Aufzeichnung zu erstellen. Nun, um eine Stufe höher zu gehen, braucht es Ihre Augen.

Die Daten von Gaia sind bereits eine unschätzbare Ressource für Astronomen und Wissenschaftler. Die Mission wurde Ende 2013 gestartet und liegt nun rund 1,5 Millionen Kilometer von der Erde entfernt. Mit seinen zwei leistungsstarken Teleskopen und drei wissenschaftlichen Instrumenten erstellt Gaia die größte und präziseste 3D-Karte der Milchstraße. Dazu bestimmt es die Position seiner Zielsterne und registriert, wie sie sich im Laufe der Zeit verändern.

Bisher hat Gaia 1,8 Milliarden Sterne mit beispielloser Präzision vermessen, die bisher reichster Sternenkatalog. Gaias dritte große Datenveröffentlichungveröffentlicht im Jahr 2022, umfasst 10,5 Millionen variable Quellen über dem gesamten Himmel, die mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens in einem überwachten Klassifizierungsschema identifiziert wurden.

Auch über die Milchstraße als Ganzes haben wir viel gelernt. Dank der Mission wissen wir jetzt, dass unsere Galaxie in ihrem frühen Leben vor etwa 10 Milliarden Jahren mit einer anderen Galaxie verschmolzen ist. Wir haben auch mehr über unsere Nachbargalaxie Andromeda erfahren und wie sie in Milliarden von Jahren mit der Milchstraße kollidieren wird.

Obwohl Gaias Teleskope unglaublich leistungsfähig sind, brauchen Forscher innerhalb der Mission immer noch die Hilfe des ältesten visuellen Werkzeugs auf dem Planeten: Ihre Augen. In den fast 10 Jahren seit dem Start hat Gaia massiv zu unserem Verständnis des Kosmos beigetragen, und jetzt können Sie sich an der Förderung der Entdeckungen beteiligen.

Innerhalb Gaia Vari, einem Citizen Science-Projekt, können Sie dabei helfen, die variablen Sterne von Gaia zu klassifizieren – Sterne, deren Helligkeit sich im Laufe der Zeit ändert. Diese Beobachtungen sind der Schlüssel zum besseren Verständnis dieser Himmelskörper.

Da die Analyse einzelner Quellen den Rahmen des Gaia-Konsortiums sprengen würde, sehen Sie sich als Bürgerwissenschaftler Bilder und Grafiken an, um die Helligkeitsänderungen, Farben und andere Variablen der Sterne im Laufe der Zeit zu klassifizieren. Sie können auch falsche Klassifizierungen erkennen, die von den automatisierten Algorithmen vorgenommen wurden. Dies wird Wissenschaftlern dabei helfen, das, was wir über die Millionen von Sternen, die Gaia beobachtet hat, zu organisieren und zu kategorisieren, bis hin zur nächsten Gaia-Datenveröffentlichung im Jahr 2025. Vielleicht entdecken Sie tatsächlich die interessantesten Sterne!

Sie möchten an einem Citizen Science Projekt teilnehmen?

Wenn der Wissenschaftler in Ihnen helfen möchte, Die ESA ist für Sie da. Von der Überwachung der Lichtverschmutzung bis zur Klassifizierung von Marsbildern können Sie uns dabei helfen, die friedliche Erforschung des Weltraums voranzutreiben. Wir hoffen auch, dass wir durch die Öffnung von ESA-Daten und -Tools für die Öffentlichkeit die Offenheit unserer Arbeit verbessern, das Engagement der Bürger in der wissenschaftlichen Forschung steigern und stärkere Verbindungen zwischen Wissenschaft und Gesellschaft aufbauen.

Um am Gaia Vari-Projekt teilzunehmen, gehen Sie zu Zooniversum, eine Plattform mit Projekten, bei denen Menschen die Forschung vorantreiben. Sie müssen sich nicht anmelden oder ein Konto erstellen. Nachdem Sie die Plattform betreten haben, können Sie lernen, wie Sie die Grafiken und Daten betrachten und jede Variable klassifizieren.

„Gaia vertieft unser Verständnis des Universums, wie wir es kennen, und sowohl professionelle als auch Amateurastronomen waren von den bisher analysierten Ergebnissen begeistert. Jetzt brauchen wir Hilfe von der breiteren Amateurastronomie-Community, um besser zu verstehen, wie sich Sterne im Laufe der Jahre verändern. “, sagt Pedro García Lario, Community Support Scientist im Gaia Science Operations Center.

Bereitgestellt von der Europäischen Weltraumorganisation

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