





You may notice changes to the ‘Done & Talk’ pages! The Zooniverse team is testing out some new Talk designs, and these changes are only available on a few projects right now, so they would love your feedback. Click here to share your thoughts: https://forms.gle/stgM6H6ioUp42CjF8
Gebhardt博士はテキサス大学オースティン校のHerman and Joan Suit Professor of Astrophysicsで、天文学部の学部長を務めています。彼は銀河の形成や進化、恒星系の力学、超大質量ブラックホールの研究、暗黒エネルギーの宇宙論的研究に関心を持つ観測天文学者です。彼はHETDEXを立ち上げ、現在プロジェクトサイエンティストです。また、HETDEXのデータリダクションパイプラインも作成しました。
Finkelstein博士はテキサス大学オースティン校の准教授で、天文学部の副学部長です。銀河の進化や星形成を研究していますが、同じくらい教育活動に注力しています。また、Finkelstein博士は自然科学カレッジのSTEM教育オフィスの学部副ディレクターとして、学部教育やカリキュラム設計をサポートしています。
Erin Mentuch Cooperはテキサス大学オースティン校のリサーチサイエンティストです。観測天文学者として、銀河の大規模サーベイを通して銀河の進化や星形成、恒星集団を研究しています。多波長観測やスペクトルエネルギー分布のフィッティングの経験が豊富で、特に電離ガスや分子ガス、ダストによる恒星の光の再放射に関心があります。Erinはデータマネージャーとして、HETDEXデータリリースの整理やZooniverseに取り込まれるデータの管理、本プロジェクトの設計や開発を行っています。
Davis博士はソフトウェア工学や管理の業界(遠隔コミュニケーションやバイオメトリクス、医療ソフトウェアなど)で20年間過ごしていましたが、アカデミックに戻り2023年にテキサス大学オースティン校で博士号を取得しました。 Dustinの元々のバックグラウンドはコンピューター科学で、テキサス大学ダラス校で理学士号を取得していました。2014年にHETDEXに参加し、最初は望遠鏡の操作システムに携わっていましたが、後に科学的な部分やデータ解析まで携わるようになりました。ここ数年間は主にHETDEXデータの整理、スペクトル分類、電離放射のリークに注目した銀河特性の調査を行ってきました。
LindsayはNSF大学院リサーチフェロー生の大学院4年生です。卒業研究として本プロジェクトを立ち上げました。研究分野は参加型科学プロジェクトと機械学習の技術を組み合わせて、HETDEXが収集する何百万もの銀河のデータを分類することです。Lindsayはハイレベルな天体物理学を一般大衆に、参加型科学や教育現場、博物館を通して紹介することに情熱を傾けています。
Laurelはテキサス大学オースティン校の大学院生で、学部はペンシルベニア州立大学で遠方銀河を観測したHETDEXの初期データの研究をしていました。現在はスペクトルスタッキングの技術を使い、現在のHETDEXの数百万件のデータから平均化したスペクトルを生成しています。この処理により、データ内のノイズに埋もれている実際の信号が強調されます。このスタックされたスペクトルにより、非常に微弱なスペクトルの特性を調査でき、銀河や広がった宇宙の環境について知るための鍵となります。Laurelは実際の銀河スペクトルの正確な分類を用いて、ノイズを減らしその背後に隠れた重要な信号を見つけようとしています。
Joseはテキサス大学オースティン校を最近卒業しました。天文学を専攻し教員免許を取得しました。現在は高校の生物と化学の教師で、プロジェクトに基づくカリキュラムを指導しています。本プロジェクトでは、宇宙論に関するトピックの教育カリキュラムを作成することで、天体物理学の統合と多様化を図っており、教育ツールを活用して個人へのアクセスを増やしています。JoseはZoom nightsやZooniverseのウェブサイト、YouTubeチャンネルを運営し編集することで、グローバルアウトリーチメソッドや参加型科学の取り組みを支援しています。
Mikeはテキサス大学オースティン校の卒業を控えた学部4年生です。天文学、物理学を専攻し、副専攻としてコンピューターサイエンスを学んでいます。本プロジェクトでは、将来のユーザーエクスペリエンスと教育アウトリーチの改善のために、ユーザーデータの分析をしています。
Mikeは本プロジェクトのユーザー分類データの統合、内部機械学習パイプラインの拡張、モデル精度の改善へのグラフィカルアプローチの導入などの責任者です。Mikeはフォトジャーナリストという彼の職でのカメラ・ソフトウェアでの後処理の経験や、趣味のストリートフォトグラフでの経験が動機となり、デジタル信号処理に情熱を注いでいます。