Se buscan cazadores de supernovas

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Ahora es posible, además de clasificar galaxias en línea, descubrir estrellas en explosión que nadie antes haya visto. Y no hace falta telescopio, las supernovas están al alcance de un click.
Galaxy Zoo Supernova

Se trata de un nuevo proyecto de quienes conduce el equipo de Galaxy Zoo, una iniciativa que posibilita clasificar galaxias online. En este caso, se unieron al Observatorio Palomar que está llevando a cabo el sondeo "Palomar Transient Factory" (PTF) en busca de cambios de brillo en diferentes sectores del cielo. La asociación con Galaxy Zoo se concentra esta vez en la búsqueda de supernovas Tipo Ia.

Así, los usuarios podemos registrarnos en Galaxy Zoo y navegar entre los datos de PTF. Esperando los resultados hay dos intrépidos astrónomos, Mark y Sarah en Roque de los Muchachos, en la isla Canaria La Palma. Los astrónomos tienen tiempo asignado en el Telescopio William Herschel para enfocar a los mejores descubrimientos.

El proyecto intenta encontrar ejemplos de las supernovas Tipo Ia que surgen en sistemas binarios cuando una enana blanca se encuentra cerca de una compañera a quien le extrae material. Eso ocurre hasta llegar a una masa crítica que dispara una enorme explosión. Lo particularmente interesante en este tipo de eventos es que parecen tener la misma luminosidad. Es por eso que al conocer la luminosidad de una supernova permite estimar la distancia, por lo que son utilizadas como medidas estándar utilizada, por ejemplo, para saber más sobre la expansión del universo.

Cómo funciona
La tarea es hallar supernovas en imágenes tomadas con el sondeo PTF. Esa búsqueda funciona así: repetidamente observan la misma región del cielo en una serie de imágenes tomadas dos veces cada cinco días (aproximadamente), por un período de varios meses. Las primeras imágenes en estas series son añadidas y crean una imagen de referencia, una imagen más profunda que muestra cómo luce el cielo al comienzo. Por cada nueva imagen tomada luego de esa referencia, intentan hallar diferencias. Para ello, sustraen la imagen de referencia de cada nueva imagen, creando una imagen con sólo las diferencias entre ambas y se busca en esa los cambios que pueda haber.
Existen rutinas automáticas de búsqueda, pero el proceso no es perfecto, por lo que las candidatas de supernova que presentan estas rutinas pueden ser cualquier otra cosa: errores, asteroides, estrellas variables, galaxias activas, etc, y no supernovas. Allí es donde los usuarios intervienen, para lo cual el sitio posee un tutorial.

¿Cómo lucen las supernovas en los datos? A diferencia de las galaxias, las supernovas varían poco de imagen a imagen. Son típicamente pequeñas, compactas y circulares, casi como estrellas. Son usualmente (pero no siempre) asociadas con galaxias cercanas. Al clasificar supernovas se nos mostrarán una serie de tres imágenes. La primera es la imagen nueva. La segunda es la imagen de referencia que contiene el evento a clasificar. Y la tercera es una imagen de sustracción, es decir que es la imagen de referencia sustraída de la nueva imagen, por lo tanto, son "las cosas diferentes" entre la primera y segunda imágenes.

Imagen nueva, de referencia y sustracción

Es muy común que la SN no pueda ser vista en la nueva imagen por contraste con la galaxia huésped y sólo se nota en la imagen de sustracción, luego de que la galaxia fue sustraída. Este es un ejemplo:

Ejemplo 1: Vemos la diferencia sólo en la imagen de sustracción

En otros casos puede ser más difícil decidirse. Para ayudarnos, se nos harán algunas preguntas acerca de cada candidata. La mayoría de las imágenes tienen una sola y obvia candidata en el centro de la imagen de sustracción. Pero, a veces, las rutinas de sustracción funcionan mal y la imagen parece contener muchos raros objetos.
Por lo que cuando nos pregunten si en la imagen de sustracción es limpia y hay un solo y obvio candidato, diremos que NO en esos casos.

Ejemplo 2: Imagen sucia, varias candidatas

Si respondemos que sí, entonces nos preguntarán si la candidata ha sido sustraída correctamente. Para contestar la pregunta afirmativamente todos los píxeles de la candidata son blancos.

Ejemplo 3: Mala sustracción, no todos los píxeles son blancos

Si contestamos afirmativamente, llegamos a una etapa en la que podríamos tener una real supernova. Sin embargo, todavía puede no ser, por lo que nos consultarán si la candidata es como una estrella y aproximadamente circular.

Ejemplo 4: Tres sustracciones: muy pequeña (1-2 píxeles), correcta, difusa

Si respondemos que no, nos pedirán que describamos lo que está mal, eligiendo entre las opciones:
No circular, elongada; No circular, muy pequeña; No circular, distorsionada; No circular, difusa.

Si la respuesta anterior fue positiva, necesitan chequear si la posición de la candidata es significativamente diferente de la imagen de referencia.

Finalmente, deberemos decidir si la candidata está centrada en la galaxia huésped. Si vemos una galaxia en la imagen de referencia y la candidata en la imagen de sustracción está centrada, diremos que sí.

Si nuestra candidata pasó todas las preguntas, bien podría ser una verdadera supernova y será mostrada a otros usuarios. Las mejores candidatas tendrán un seguimiento y si se confirma, nos lo harán saber. Y quizás podamos sentirnos orgullosos de decir: "¡Hey, yo descubrí esa supernova!"

Ahora responde: ¿Estás interesado/a?
Si la respuesta es afirmativa, deberías seguir este enlace:
Galaxy Zoo: Supernovas