Czy chciałbyś mieć swój udział w najbardziej przełomowej misji najbliższych lat? Czy marzysz o znalezieniu nowych światów zdolny do podtrzymania życia? Zapraszamy cię do udziału nowym konkursie Europejskiej Agencji Kosmicznej dotyczącym misji ARIEL.
Nowoczesny teleskop zdolny obserwować odległe egzoplanety i badać ich atmosferę w poszukiwaniu sygnatur pierwiastków łączonych z procesem tworzenia się życia – to właśnie projekt ARIEL (ang. Atmospheric Remote‐sensing Infrared Exoplanet Large‐survey). Misja ma skupić się na poszukiwaniu planet wielkości Jowisza i Neptuna, które w dodatku krążą możliwie blisko swoich gwiazd macierzystych, przez co są bardzo gorące (temperatura gazowych otoczek tych globów może sięgać 1000 stopni Celsjusza!). W rozległych atmosferach gorących olbrzymów naukowcy łatwiej dostrzegą obecność związków chemicznych, które w przypadku planet chłodnych skupiłyby się zbyt blisko powierzchni globów i mogłyby pozostać niezauważone. Planety mniejsze, kilkukrotnie masywniejsze od Ziemi (tzw. super-Ziemie), także będą obserwowane przez ARIEL, niemniej rzadziej niż gorące olbrzymy.
W prace nad obserwatorium kosmicznym zaangażowanych jest 50 instytutów z 17 krajów świata, w tym Centrum Badań Kosmicznych PAN. To właśnie tutaj powstaje system FGS (Fine Guidance System), którego zadaniem jest precyzyjnie nakierowane teleskopu na obserwowany obiekt. FGS będzie na tyle zaawansowaną konstrukcją, że niezależnie od wspierania głównego teleskopu, sam może być wykorzystywany jako astrometr lub fotometr – dodatkowy instrument naukowy na pokładzie ARIEL. CBK PAN zajmie się także integracją i testami całego przyrządu.
Teleskop zostanie wyniesiony w 2029 roku i będzie prowadził obserwacje z pozycji zakotwiczonej w punkcie libracyjnym L2 układu Ziemia-Słońce w odległości 1,5 mln km od Ziemi. Ma zbierać dane przez co najmniej cztery lata. Przez ten czas ma przebadać około 1000 egzoplanet i przysłać na Ziemię terabajty danych. Analiza danych będzie skomplikowanym zagadnieniem, do którego naukowcy chcą zaprząc algorytmy Sztucznej Inteligencji. Właśnie tego dotyczy zorganizowane przez ESA wyzwanie „Maszyna kontra Gwiazda”.
– Wykorzystywanie możliwości uczenia maszynowego do analizy ogromnych baz danych to przyszłość astronomii i badań kosmosu w ogóle. Sięgamy coraz dalej, porywamy się na misje, które całkiem niedawno wydawały się niemożliwe do zrealizowania, jak ma to miejsce w przypadku ARIEL, prestiżowego projektu ESA współtworzonego przez Centrum Badań Kosmicznych PAN. Zachęcam do udziału w wyzwaniu „Maszyna kontra Gwiazda”, bo daje możliwość spróbowania swoich sił w tworzeniu naukowych rozwiązań na najwyższym światowym poziomie – mówi dr hab. Mirosław Rataj, kierujący projektem FGS.
Wszystkie informacje dotyczące wyzwania oraz formularz rejestracyjny można znaleźć na stronie: Home (ariel-datachallenge.space)
Termin nadsyłania zgłoszeń mija 1 lipca.
A wygrana? Ci, których projekty zostaną ocenione najwyżej, będą mogli wziąć udział w tegorocznej edycji Europejskiej Konferencji Uczenia Maszynowego, która zaplanowana jest na koniec września. Główną częścią wydarzenia są warsztaty prowadzone przez najlepszych specjalistów z zakresu uczenia maszynowego i rozwoju sieci SI. Więcej informacji o konferencji pod adresem tu.
—–
Welcome to the Ariel Machine Learning Data Challenge. The Ariel Space mission is a European Space Agency mission to be launched in 2028. Ariel will observe the atmospheres of 1000 extrasolar planets – planets around other stars – to determine how they are made, how they evolve and how to put our own Solar System in the gallactic context.
Space mission data analysis is not easy. Especially if you need to observe a planet passing in front of its star that is often 100s of lightyears away. At such distance, one of the main issues is differentiating what is planet, what is star and what is the instrument. In this challenge we try to identify and correct for the effects of spots on the star (aptly called star-spots) from the faint signals of the exoplanets’ atmospheres in the presence of signal distortions by the instrument. This is a data challenge that cannot be solved by conventional astrophysics methods, hence a machine learning data challange is in order! We provide more background in the about page.
Though helping humanity to identify the next habitable Earth should be enough, there’s also a prize!. We will pay for the registration fees for the two top-ranked participants to go to ECML-PKDD 2021 or an alternative €500 cash prize. For more information on the rules and the setup, have a look at the documentation pages.
ECML-PKDD for hosting the data challenge and to the Europlanet Society for awarding the prize. We are grateful to the UK Space Agency and the European Research Council for support this effort. Furthermore, thanks to CEA Paris-Saclay, Sapienza Universityand UCL for providing essential scientific consultancy. Also many thanks to the data challenge team, see here for some info on the team members, and of course thanks to the Ariel team for technical support and building the space mission in the first place!
