Para un astrónomo que explora las profundidades del universo, mirar al espacio puede costar mucho dinero y tiempo. Obtener imágenes lo suficientemente detalladas para ver las minucias de galaxias y nebulosas puede llevar mucho tiempo con un telescopio muy costoso.
Sin embargo, el astrónomo de la Universidad Carnegie Melon, Dustin Lang, y sus colegas, han encontrado una forma diferente de obtener imágenes astronómicas aptas para la investigación. Es una técnica basada en una realización simple: Internet está repleto de imágenes gratuitas del cielo nocturno. "El grupo de astrofotografía en Flickr solo tiene más de 68, 000 imágenes", dijo Lang a Technology Review .
Para obtener imágenes detalladas del espacio profundo, los astrónomos tienen un par de opciones, dice Technology Review . Pueden usar una exposición prolongada para capturar una imagen realmente detallada o agrupar varias imágenes menos detalladas. Lang y sus colegas optaron por el segundo enfoque. Pero en lugar de usar múltiples fotos tomadas con el mismo telescopio, buscaron en la web.
El equipo utilizó un nuevo algoritmo para apilar casi 300 * imágenes del Galaxy NGC 5907 que encontraron en Flickr, Bing y Google. Lo hicieron al "[l] buscar literalmente 'NGC 5907' y 'NGC5907'", explica Astrobites.
Sin embargo, para que una foto del cielo nocturno sea útil, los científicos primero necesitaban saber exactamente lo que estaban mirando. Para eso recurrieron a Astrometry.net *, un sitio que señala exactamente qué parche del cielo se muestra en una imagen. Puede agregar a la colección de Lang, y nuestra comprensión colectiva de las estrellas, enviando una imagen a Astrometry.net.
Si tienes imágenes astronómicas del cielo con coordenadas celestes que no conoces, o no confías, entonces Astrometry.net es para ti. Ingrese una imagen y le devolveremos los metadatos de calibración astrométrica, además de listas de objetos conocidos que caen dentro del campo de visión.
Una vez que se apilaron, las imágenes revelaron características débiles que ofrecían información sobre la masa, la edad y las configuraciones orbitales de los cuerpos celestes en la galaxia NGC 5907, información que no estaba presente en una sola foto. Aquí está Brett Deaton sobre Astrobites sobre los méritos de la técnica:
Recientemente me impresionó tanto la franja brillante de la Vía Láctea que tomé la cámara de mi prometido y tomé una gran foto de ... nada: estaba demasiado oscuro.
Pero cosido en un mapa por el nuevo algoritmo, esa imagen podría decir unos pocos miles de palabras. La técnica es una gran oportunidad para que los científicos ciudadanos de todo el mundo contribuyan a la investigación real, y una buena muestra de las posibilidades de "big data". Technology Review llama a la hazaña "una revolución" en astronomía, pero probablemente llevará un poco más de tiempo ver exactamente lo que Lang, su algoritmo y varios miles de instantáneas de aficionados pueden decirnos.
* Actualización: el sitio es Astrometry.net, no Astronomy.net. Además, los científicos usaron 298 fotos de NGC 5907, no las 5, 000 reportadas anteriormente.
