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안녕하세요 오늘은 어떤 포스팅을 쓰면 좋을까 생각했는데요, 은하수의 형성과 진화확인법에 대해서도 포스팅 하도록 할께요. 우리는 항상 은하는 어떻게 형성이 될까에 관한 의문점이 엄청 많았는데요, 약 10억개의 별들이 3차원 지도를 만드는 것이라고 합니다. 이렇게 서서히 은하계가 만들어지고 새로운 별들이 만들어 진다고 하네요. 역시 제가 모르는 세상은 신기하기도, 엄청나게 신비롭기도 하네요.
천문학자들천문학 자들은 하늘에서 새로운 물체를 찾지 않고도 전체 경력을 쌓을 수 있습니다. 그러나 Caltech의 이론 물리학 박사 후 연구원 인 Lina Necib의 경우 은하수에서 별 무리를 발견했지만 은하수에서 태어나지 않은 것은 슈퍼 컴퓨터와 Gaia 우주 관측소의 도움을 받아 일찍 시작되었습니다. 새로운 딥 러닝 방법.네시 브와 그녀의 공동 연구자들은 이번 주에 자연 천문학 (Nature Astronomy)에 글을 써서, 태양 근처에서 광대 한 새로운 항성 천인 닉스 (Nyx)를 설명하는데, 왜소 은하가 은하수 디스크와 합쳐 졌다는 첫 징후를 제공 할 수도있다. 이 항성 스트림은 완전히 파괴되기 전에 조력에 의해 궤도를 따라 뻗어있는 구상 성단 또는 난쟁이 은하라고 생각됩니다.Nyx의 발견은 회로적인 길을 택했지만 오늘날 천문학과 천체 물리학에 대한 다각적 인 방식을 반영하는 길을 찾았습니다.우주에서의 화재Necib는 은하수에서 별과 암흑 물질의 운동학 또는 운동을 연구합니다. "특정 방식으로 함께 움직이는 별 덩어리가 있다면, 보통 별들이 함께 움직이는 이유가 있음을 알려줍니다."2014 년부터 Caltech, 노스 웨스턴 대학교, UC 샌디에고 및 UC 버클리의 연구원들은 FIRE (Feedback In Realistic Environments) 프로젝트의 일환으로 현실적인 은하에 대한 매우 상세한 시뮬레이션을 개발해 왔습니다. 이 시뮬레이션에는 과학자들이 은하의 형성과 진화에 대해 알고있는 모든 것이 포함됩니다
. 시작은 가상의 시작부터 시작하여, 우리의 모습과 매우 흡사 한 은하를 생성합니다.은하수의 매핑FIRE 프로젝트와 동시에 가이아 우주 관측소는 2013 년 유럽 우주국에 의해 발사되었다. 그 목표는 은하계 전체에 걸쳐 약 10 억 개의 별의 매우 정확한 3 차원지도를 만드는 것입니다."이것은 지금까지 최대의 운동학 연구입니다. 천문대는 10 억의 별 운동을 제공합니다"라고 그녀는 설명했다. "그 부분 집합 인 700 만개의 별은 3D 속도를 가지고 있습니다. 즉, 별의 위치와 움직임을 정확히 알 수 있습니다. 아주 작은 데이터 세트에서 지금까지 이해할 수 없었다 대규모 마라 분석을 실시했습니다. 은하수의 구조. "Nyx의 발견은 이러한 2 가지 주요 천체 물리학 프로젝트를 함께 깊은 학습 방법을 사용하여 그들을 분석하는 것이 포함되어있었습니다.시뮬레이션과 상공의 조사 모두에서 다루어지고있는 질문 중에는 다음과 같은 것이 있습니다. 은하수는 어떻게 오늘날과 같이 되셨습니까?"은하는 다른 은하를 삼켜 서 형성된다"고 Necib 말했다. "우리는 은하수가 조용한 합병의 역사를 가지고 있다고 가정했습니다, 그리고 그것은 잠시 동안 우리의 시뮬레이션이 많은 합병을 보여주기 때문에 그것이 얼마나 조용한인지에 대해 우려했습니다 했다. 지금 많은 더 작은 구조에 접근하여 그것을 보는 것만 큼 조용하지 않습니다. 이러한 모든 도구, 데이터, 시뮬레이션을 제공하는 것은 매우 강력합니다.이 문제를 해결하려면 이러한 모든 한 번에 사용할 필요가 있습니다. 우리는 형성을 정말 이해할 수있게된다 첫 번째 단계에 있습니다 은하수 "Gaia에 깊은 학습의 적용10 억 개의 별지도는 다양한 은혜입니다. 많은 정보이지만, 인간의 지각으로 해석하는 것은 거의 불가능하다.이전에는 천문학 자들은 많은 모양과 음모를해야하고, 아마 일부 클러스터링 알고리즘을 사용하여야 없습니다.하지만 더 이상 실제로는 가능하지 않습니다" "700 만 별을 바라보고 그들이 무엇을하고 있는지를 이해 할 수 없습니다.이 일련의 프로젝트에서 실시한 것은 가이아 모의 카탈로그를 사용하는 것이 었습니다. "Robyn Sanderson (펜실베니아 대학)가 개발 한 Gaia 모의 카탈로그는 본질적으로 다음과 같이 물었다. "가이아 FIRE 시뮬레이션이 실제로 이루어 관찰 된 경우 무엇을 볼 것인가?"이전에 대형 하드론 콜 라이더 (LHC) 프로젝트에 참여했다 Necib의 협력자, 브라이언 오스트 디 에크 (이전에는 오레곤 대학 현재 하버드 대학)는 기계와 깊은 학습을 사용하여 거대한 데이터 세트를 처리 한 경험이 있습니다. 이러한 방법을 천체 물리학에 이식하면 우주를 탐험하는 새로운 방법에 문이 열렸습니다."LHC에 좋은 시뮬레이션이 있지만, 그들에 훈련 된 기계가 실제 물리학이 아니라 시뮬레이션을 학습하는 것이 아닐까 걱정하고 있습니다"고 오스트 디 에크 씨는 말했다. "마찬가지로 FIRE 은하 모델을 학습 할 수있는 좋은 환경을 제공하지만, 그들은 은하수가 없습니다. 가장 흥미로운 별을 식별하는 데 도움이뿐만 아니라이를 어떻게 실현할 것인가 도 학습해야했습니다. 실제 은하에 일반화하십시오. "팀은 가상 은하계의 각 별의 움직임을 추적하고 별을 호스트 은하에서 태어난하거나 은하 융합의 산물로 추가 된 것으로 레이블하는 방법을 개발했습니다. 두 가지 유형의 별 서명은 다르지만 미묘한 차이가 종종 있습니다. 이러한 레이블은 깊은 학습 모델의 교육에 사용되는 다른 FIRE 시뮬레이션에서 테스트되었습니다.그들은 카탈로그를 만든 후 그것을 Gaia 데이터에 적용했습니다.
"우리는 신경망에 질문했다."당신이 배운 것을 바탕으로하여 별이 착륙하고 있는지에 레이블을 넣을 수 있습니까? "라고 Necib는 말했다.모델은 별이 은하수 밖에서 0에서 1의 범위에서 탄생 한의 신뢰도를 평가했습니다. 팀은 오차를 허용하는 컷오프를 만들고 결과의 조사를 시작했습니다.하나의 데이터 세트로 훈련 된 모델을 적용하고 그것을 다른 관련 모델에 적용하는이 방법은 전이 학습라고 과제를 안게 있습니다. "우리는 시뮬레이션에 대해 인공적인 것을 배우지 않은 것을 확인해야했지만, 실제로 데이터에서 무슨 일이 일어나고 있는지를 확인해야했다"고 Necib는 말했다. "그래서 조금 도움을 특정 알려진 요소를 다시 비해 조금 앵커를 제공하도록 지시해야하지 못했습니다."그들은 먼저 은하의 알려진 특징을 특정 할 수 있는지 여부를 확인했습니다. 여기에는 「가이아 소시지 '가 포함되어 있습니다. 그것은 약 60 ~ 100 억 년 전에 은하수와 합류, 소시지 같은 궤도 형상이 특징적인 왜소 은하의 잔해입니다."그것은 매우 구체적인 서명을 가지고있다"고 그녀는 설명했다. "신경망이 예상대로 작동하고 있으면 이미 알고있는이 거대한 구조가 보일 것입니다."별의 후광 - 은하수에 이야기의 모양을주는 배경 별 - 마찬가지로 가이아 소시지가 먼 과거에 은하수와 합류 해 발견 된 다른 알려진 왜소 은하 헬 미 스트림 1999첫 번째 목격 : Nyx모델은 분석에서 다른 구조를 확인했습니다. 은하의 중심 인 은하의 원반과 함께 회전하는 250 개의 별 클러스터입니다."당신의 첫번째 본능은 당신이 버그를 가지고 있다는 것입니다"라고 Necib 회상했습니다. "그리고 당신은"아, 아니! 따라서 3 주 공동 작업자에게 아무 말도하지 습니다만, 버그가 아니라 실제로 발생한 것이며, 새로운 것을 깨닫기 시작했습니다.
"이 과정을 더 잘 이해하기 위해 막스 플랑크 천문학 연구소 (MPIA)의 조나단 헨 쇼가 이끄는 천문학 자 팀은 은하의 스케일에서 개별 별이 형성되는 가스 덩어리의 스케일까지 흐르는 가스의 움직임을 측정했습니다. 그들의 결과는 각 스케일을 흐르는 가스가 동적으로 상호 관련되어 있는지를 보여줍니다. 별과 행성의 형성은 최소 규모로 발생 합니다만,이 프로세스는 은하 규모로 시작 물질 흐름의 계단식 의해 제어됩니다. 이러한 결과는 과학 저널 Nature Astronomy에서 오늘 공개되어 있습니다.은하의 분자 가스는 은하의 회전, 초신성 폭발, 자기장, 난류, 중력 등의 물리적 메커니즘에 의해 움직임 가스 구조를 형성합니다. 이러한 운동이 별과 행성의 형성에 어떻게 직접 영향을 주는지 이해하는 것은 어렵습니다.공간 규모의 넓은 범위에 걸친 가스의 운동을 정량화하고이 운동을 관측하는 물리적 구조에 연결해야하기 때문입니다. 현대 우주 물리학 시설은 현재 하늘의 거대한 영역을 일상으로 매핑하고 여러 맵에 수백만의 픽셀이 포함되어 있으며, 각각 수백에서 수천의 독립 속도 측정이 있습니다. 그 결과, 이러한 움직임을 측정하는 것은 과학적으로도 기술적으로도 어렵습니다. 모두들 잘 읽으셨는지 모르겠네요. 이 과정을 다 잘 이해하기 위해서는 은하의 스케일에서 개별 별이 형성되는 가스 덩어리의 스케일까지 움직임을 측정해야한다고 합니다. 하나의 데이터 세트로 훈련 된 모델을 적용하기도 한다고 하네요. 우리의 신경망이 예상대로 잘 움직이고 있다면 이미 알고있는 거대한 구조가 보일것이라고 하는데요.. 저는 아직 잘 모르겠네요! 천문학에 대해서 더 많은 공부를 해야겠어요^^