I vissa avseenden har astronomifältet varit ett snabbt föränderligt område. Vi tar bilder för att se hur de har förändrats. Vi bryter ljuset i dess olika färger och letar efter utsläpp och absorption. Det faktum att vi kan göra det snabbare och vidare avstånd har revolutionerat vår förståelse, men inte basalmetodiken.
Men nyligen har fältet börjat förändras. Den ensamma astronomens dagar vid okularet är redan borta. Data tas snabbare än de kan bearbetas, lagras på lättillgängliga sätt och massiva internationella team av astronomer arbetar tillsammans. Vid det senaste internationella astronommötet i Rio de Janeiro diskuterade astronomen Ray Norris från Australiens Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO) dessa förändringar, hur långt de kan gå, vad vi kan lära oss och vad vi kan förlora.
observatorier
Ett av sätten som astronomer länge har förändrat fältet är genom att samla mer ljus, vilket gör att de kan kolla djupare i rymden. Detta har krävt teleskop med större ljusinsamlingskraft och därefter större diametrar. Dessa större teleskop erbjuder också fördelen med förbättrad upplösning så fördelarna är tydliga. Som sådan har teleskop i planeringsstadierna namn som indikerar enorma storlekar. ESO: s "Over Whelmingly Large Telescope" (OWL), "Extremely Large Array" (ELA) och "Square Kilometer Array" (SKA) är alla massiva teleskop som kostar miljarder dollar och involverar resurser från många nationer.
Men eftersom storlekarna ökar, så kostar det också. Observatorier anstränger redan budgetar, särskilt i kölvattnet av en global lågkonjunktur. Norris säger: ”Att bygga ännu större teleskop på tjugo år kommer att kosta en betydande bråkdel av en lands rikedom, och det är osannolikt att någon nation eller grupp av nationer kommer att prioritera astronomin tillräckligt hög för att finansiera ett sådant instrument. Så astronomin kan nå den maximala storleken på teleskopet som rimligen kan byggas. ”
I stället för fixeringen av ljus som samlar kraft och upplösning föreslår Norris att astronomer kommer att behöva utforska nya områden med potentiell upptäckt. Historiskt sett har stora upptäckter gjorts på detta sätt. Upptäckten av Gamma-Ray Bursts inträffade när vår observationsregim utvidgades till det höga energiområdet. Spektralområdet är dock ganska bra för närvarande, men andra domäner har fortfarande en stor potential för utforskning. När till exempel CCD-skivor utvecklades förkortades exponeringstiden för bilder och nya klasser av variabla stjärnor upptäcktes. Även exponeringar med kortare varaktighet har skapat området asteroseismologi. Med framstegen inom detektorteknologi kan denna undre gräns pressas ännu längre. I andra änden kan lagring av bilder över långa tider göra det möjligt för astronomer att utforska historien för enstaka objekt mer detaljerat än någonsin tidigare.
Datatillgång
På senare år har många av dessa förändringar drivits framåt av stora undersökningsprogram som 2 Micron All Sky Survey (2MASS) och All Sky Automated Survey (ASAS) (bara för att nämna två av de många storskaliga undersökningarna). Med dessa stora butiker med församlade data kan astronomer få åtkomst till astronomiska data på ett nytt sätt. Istället för att föreslå teleskoptid och hoppas att deras projekt godkänns, har astronomer ökad och obunden tillgång till data. Norris föreslår att, om denna trend fortsätter, nästa generation astronomer kan göra enorma mängder arbete utan att ens direkt besöka ett observatorium eller planera en observationsperiod. Istället kommer data att tas bort från källor som Virtual Observatory.
Naturligtvis kommer det fortfarande att finnas ett behov av djupare och mer specialiserade data. I detta avseende kommer fysiska observatorier fortfarande att se användning. Mycket av uppgifterna från till och med riktade observationsförfaranden gör det redan till den astronomiska allmänna domänen. Medan de team som utformar projekt fortfarande får första överföring av data, släpper många observatorier uppgifterna för gratis användning efter en tilldelad tid. I många fall har detta lett till att ett annat team plockade upp data och upptäckte något som det ursprungliga teamet hade missat. Som Norris uttrycker det, "mycket astronomisk upptäckt inträffar efter att data har släppts till andra grupper, som kan lägga till värde till uppgifterna genom att kombinera den med data, modeller eller idéer som kanske inte har varit tillgängliga för instrumentdesignerna."
Som sådan rekommenderar Nelson att man uppmuntrar astronomer att bidra med data på detta sätt. Ofta bygger en forskarkarriär på många publikationer. Detta riskerar emellertid att straffa dem som spenderar stora mängder tid på ett enda projekt som bara producerar en liten mängd publicering. I stället föreslår Nelson ett system genom vilket astronomer också skulle få erkännande med den mängd data de har hjälpt till att släppa ut i samhället eftersom detta också ökar den kollektiva kunskapen.
Databehandling
Eftersom det finns en tydlig trend mot automatiserad datatagning är det ganska naturligt att mycket av den ursprungliga databehandlingen också kan vara. Innan bilder är lämpliga för astronomisk forskning måste bilderna rengöras för brus och kalibreras. Många tekniker kräver ytterligare bearbetning som ofta är tråkig. Jag har själv upplevt detta så mycket av en tio veckors sommarpraktik som jag deltog i, involverat den repetitiva uppgiften att anpassa profiler till poängspridning av stjärnor för dussintals bilder och sedan manuellt avvisa stjärnor som var felaktiga på något sätt (som t.ex. att vara för nära kanten på ramen och delvis hugga av).
Även om detta ofta är en värdefull upplevelse som lär spirande astronomer resonemanget bakom processer, kan det säkert påskyndas av automatiserade rutiner. Faktum är att många tekniker astronomer använder för dessa uppgifter är sådana de lärt sig tidigt i sin karriär och kan mycket väl vara inaktuella. Som sådan kan automatiserade behandlingsrutiner programmeras för att använda de nuvarande bästa metoderna för att möjliggöra bästa möjliga data.
Men denna metod är inte utan sina egna faror. I ett sådant fall kan nya upptäckter överföras. Väsentligt ovanliga resultat kan tolkas av en algoritm som en brist i instrumenteringen eller en gammastrålning och avvisas istället för att identifieras som en ny händelse som motiverar ytterligare övervägande. Dessutom kan bildbehandlingstekniker fortfarande innehålla artefakter från själva teknikerna. Om astronomer inte är minst lite bekanta med teknikerna och deras fallgropar, kan de tolka konstgjorda resultat som en upptäckt.
Data Mining
Med den enorma ökningen av data som genereras kommer astronomer att behöva nya verktyg för att utforska den. Redan har det gjorts ansträngningar för att tagga data med lämpliga identifierare med program som Galaxy Zoo. När sådana data har bearbetats och sorterats kommer astronomer snabbt att kunna jämföra objekt av intresse vid sina datorer medan tidigare observationer av körningar skulle planeras. Som Norris förklarar, "Den expertis som nu går till att planera en observation kommer istället att ägnas åt att planera ett vidarebefordran i databaserna." Under mina grundutbildningar (slutet av 2008, så fort nyligen), var astronomihögskolor bara skyldiga att ta en enda kurs i datorprogrammering. Om Norris 'förutsägelser är korrekta, kommer de kurser som elever som jag tog i observationstekniker (som fortfarande innehöll en del arbete med filmfotografering), sannolikt att ersättas med mer programmering och databasadministration.
När de är organiserade kommer astronomer att snabbt kunna jämföra populationer av objekt på skalor som aldrig tidigare setts. Genom att enkelt komma åt observationer från flera våglängdsregimer kommer de dessutom att kunna få en mer omfattande förståelse av objekt. För närvarande tenderar astronomer att koncentrera sig i ett eller två spektrumintervall. Men med tillgång till så mycket mer data kommer detta att tvinga astronomer att diversifiera vidare eller arbeta i samarbete.
Slutsatser
Med all potential för framsteg, drar Norris slutsatsen att vi kan komma in i en ny guldålder för astronomi. Upptäckter kommer att komma snabbare än någonsin sedan data är så lättillgängliga. Han spekulerar i att doktorander kommer att göra avancerad forskning strax efter att de har börjat sina program. Jag ifrågasätter varför avancerade studenter och informerade lekmän inte skulle göra det.
Men för alla möjligheterna kommer den enkla tillgången till data att locka till sig crackpots också. Inkompetenta bedrägerier svärmar redan tidskrifter som letar efter offert för mina. Hur mycket värre kommer det att vara när de kan peka på källmaterialet och deras bisarra analys för att motivera sin nonsens? För att bekämpa detta kommer astronomer (som alla forskare) att behöva förbättra sina offentliga uppsökningsprogram och förbereda allmänheten för att upptäckterna ska komma.
