Outre la catégorisation des galaxies, une autre composante du projet Galaxy Zoo a demandé aux participants d'identifier les supernovae potentielles (SNe). Les premiers résultats sont connus et ont identifié «près de 14 000 candidats à la supernova de [Palomar Transient Factory, (PTF)] ont été classés par plus de 2 500 personnes en quelques heures après la collecte des données».
Bien que le projet Galaxy Zoo soit le premier à employer des citoyens comme observateurs de supernova, les programmes d'arrière-plan existent depuis longtemps mais généraient de grandes quantités de données à traiter. «Le Supernova Legacy Survey a utilisé l'instrument MegaCam sur le télescope Canada-France-Hawaii de 3,6 m pour sonder 4 degrés2"Tous les quelques jours, où" chaque degré carré génèrerait généralement environ 200 candidats pour chaque nuit d'observation. " De plus, «[l] e sondage Sloan Digital Sky Survey-II Supernova a utilisé le télescope SDSS de 2,5 m pour sonder une plus grande zone de 300 degrés2»Et« des scanners humains ont vu 3000 à 5000 objets chaque nuit répartis sur six scanners ».
Pour alléger ce fardeau, le très réussi Galaxy Zoo a mis en œuvre une recherche Supernova dans laquelle les utilisateurs seraient dirigés via un arbre de décision pour les aider à déterminer quels algorithmes informatiques proposaient comme événements transitoires. Chaque image serait visualisée et décidée par plusieurs participants augmentant la probabilité d'une évaluation correcte. De plus, «avec un grand nombre de personnes qui scannent les candidats, plus de candidats peuvent être examinés en moins de temps - et avec la base d'utilisateurs mondiale de Zooniverse (le projet parent du Galaxy Zoo), cela peut être fait 24 heures sur 24, indépendamment de la fuseau horaire local dans lequel l'équipe scientifique se trouve »permettant de« suivre des candidats intéressants le même soir que celui de la découverte de SNe, particulièrement intéressant pour les sources de SNe ou transitoires en évolution rapide ».
Pour identifier les candidats à la visualisation, les images sont prises à l’aide du télescope Samuel Oschin de 48 pouces
Observatoire Palomar. Les images sont ensuite calibrées pour corriger le bruit instrumental et comparées automatiquement aux images de référence. Ceux dans lesquels un objet apparaît avec un changement supérieur à cinq écarts types par rapport au bruit général sont signalés pour inspection. Bien qu'il puisse sembler que ce seuil élevé éliminerait d'autres événements, le Supernova Legacy Survey, commençant avec 200 candidats par nuit, ne finirait par identifier ~ 20 candidats forts. En tant que tel, près de 90% de ces identifications générées par ordinateur étaient fausses, probablement générées par des rayons cosmiques frappant le détecteur, des objets au sein de notre propre système solaire ou d'autres nuisances de ce type et démontrant la nécessité d'une analyse humaine.
Pourtant, le PTF identifie entre 300 et 500 candidats chaque nuit d'opération. Lorsqu'ils sont exportés vers l'interface Galaxy Zoo, les utilisateurs se voient présenter trois images: La première est l'ancienne image de référence. La seconde est l'image récente, et la troisième est la différence entre les deux, avec des valeurs de luminosité soustraites pixel par pixel. Les étoiles qui n'ont pas changé de luminosité seraient soustraites à rien, mais celles avec un grand changement (comme une supernova), s'inscriraient comme une étoile encore perceptible.
Bien sûr, cette méthode n'est pas sans défaut, ce qui contribue également aux faux positifs du système informatique que l'arbre de décision aide à éliminer. La première question (Y a-t-il un candidat centré dans le réticule de l'image de droite [soustraite]?) Élimine le mauvais traitement par l'algorithme en raison d'un mauvais alignement. La deuxième question (le candidat lui-même a-t-il soustrait correctement?) Sert à faire tomber des étoiles qui étaient si brillantes qu'elles ont saturé le CCD, provoquant des erreurs bizarres entraînant souvent un motif de "visée". Troisièmement (le candidat est-il semblable à une étoile et approximativement circulaire?), Les utilisateurs éliminent les impacts de rayons cosmiques qui ne remplissent généralement qu'un ou deux pixels ou laissent de longues traînées (selon l'angle auquel ils frappent le CCD). Enfin, on demande aux utilisateurs si "le candidat centré dans une galaxie hôte circulaire?" Cela met de côté les identifications d'étoiles variables dans notre propre galaxie qui ne sont pas des événements dans d'autres galaxies ainsi que des supernovae qui apparaissent à la périphérie de leurs galaxies hôtes.
Chacune de ces questions se voit attribuer un certain nombre de «points» positifs ou négatifs pour donner un score global pour l'identification. Plus le score est élevé, plus il est probable qu'il s'agisse d'une véritable supernova. Avec la façon dont la structure est mise en place, "les candidats ne peuvent se retrouver qu'avec un score de -1, 1 ou 3 pour chaque classement, les candidats SN les plus prometteurs étant classés 3." Si suffisamment d'utilisateurs classent un événement avec le score approprié, l'événement est ajouté à un abonnement quotidien envoyé aux parties intéressées.
Pour confirmer la fiabilité des identifications, les 20 premiers candidats ont été suivis spectroscopiquement avec le télescope William Herschel de 4,2 m. Parmi eux, 15 ont été confirmés comme SNe, avec 1 variable cataclysmique, et 4 restent inconnus. Par rapport aux observations de suivi de l'équipe PTF, le Galaxy Zoo a correctement identifié 93% des supernova qui ont été confirmées par spectroscopie. Ainsi, l'identification est forte et ce grand volume d'événements connus aidera certainement les astronomes à en savoir plus sur ces événements à l'avenir.
Si vous souhaitez vous inscrire, rendez-vous sur leur site Web et inscrivez-vous. Actuellement, tous les candidats de supernovae ont été traités, mais la prochaine série d'observation arrive bientôt!
