





Check out our new workflow: "Fermi: Pulse shapes"! It includes over 2000 new GRBs from the NASA Fermi Gamma-Ray Space Telescope. Please help us classify these GRBs! (The Fermi workflow is only available in English at this moment.)
Darbeyi gürültüden nasıl ayırt edeceğiniz konusunda rehberlik almak isterseniz, isteğe bağlı "Alıştırma: Darbe mi Gürültü mü?" iş akışından başlayın. Her darbe yapısı hakkında daha fazla geri bildirim almak için isteğe bağlı "Alıştırma: Darbe Şekilleri" iş akışından başlayın. Darbe ve gürültü arasındaki fark hakkında daha fazla bilgi için Saha Kılavuzu'ndaki "Darbe nedir?" bölümüne bakın. Bir darbeyi ve darbe yapısını tanıma konusunda kendinizi rahat hissettiğinizde, "Darbe şekilleri" veya "Darbeler nerede?" iş akışlarından birini seçebilirsiniz. İstediğiniz iş akışını seçmekten çekinmeyin. Ayrıca bunlar arasında istediğiniz gibi geçiş yapabilirsiniz. Herhangi bir sorunuz varsa, lütfen KONUŞMA bölümüne (sayfanın sağ üst tarafında, "Sınıflandır" sekmesinin yanında) yazın.
Araştırma ekibi ve diğer gönüllülerle sohbet edin!
Her tıklama önemlidir! Bu projeyi tamamlamak ve araştırmacıların önemli sonuçlar üretmesine yardımcı olmak için Patlama Kovalayıcısı topluluğuna katılın.
Gama ışını patlamaları süpernovalar, kara delikler ve nötron yıldızlarıyla ilişkilendirilebilir. Ancak gerçek doğaları, çeşitli darbe şekillerinin ardında gizlidir. Bu darbeleri sınıflandırmak ve gerçekte ne olduklarına dair daha fazla ipucu elde etmek için yardımınıza ihtiyacımız var!
AmyLienBu projede, evrendeki en enerjik patlamalardan biri olan Gama ışını patlamalarının (GRB) ışık eğrilerinin sınıflandırılması konusunda yardımınıza ihtiyacımız var!
Darbelerin şekli, büyük kütleli yıldızların patlamalarından mı yoksa nötron yıldızları ile kara deliklerin birleşmesinden mi kaynaklandıkları bilgisini kodlar. GRB'leri, gökbilimcilerin fiziksel kökenlerinin gizemini çözmelerine yardımcı olacak belirli darbe şekilleriyle işaretlemek için yardımınıza ihtiyacımız var. Gözleriniz, henüz bir bilgisayara fark etmeyi öğretemediğimiz verilerdeki darbe şekillerini ve diğer örüntüleri hızla sınıflandırabilir.