Bitti! Görünüşe göre bu projede veri kalmadı!
Welcome to Rubin Comet Catchers! Update 3 September 2026: Thanks for your super-FAST comet classifications of Rubin data! Wow! And great news: we unearthed MORE special datasets from Rubin’s Early Data Preview 2 data! By popular demand, we are releasing a limited edition workflow for identifying near-Earth objects (NEOs) in Rubin data! These trailed sources — lovingly called sausages — are important to understand for planetary defense, and they can have comet tails too! And don’t worry, comet fans — we also have new images of Centaurs and other populations coming up or already online! All of these are actual Rubin images that the science team figured out a clever way to get at more science! Just how much and what is in there is up to you to discover… we’re super-excited!
Thanks, everyone, for all your hard work! You can always check out this YouTube video featuring Colin on a show he hosts about the upcoming Rubin Observatory and the Legacy Survey of Space and Time! It features Citizen Science, and Clare Higgs of Rubin Education and Public Outreach presents, too! Thanks again, everyone! We cannot do this without you!
SSS
Sıkça Sorulan Sorular
Bu bölümde sıkça sorulan soruların (SSS) bir listesini bulacaksınız. Bu sayfa daha fazla soru geldikçe ve proje geliştikçe güncellenecektir.
"Aktivite" tam olarak nedir?
Güneş Sistemi astronomisi ve gezegen biliminde "aktivite", bir nesneyi terk eden toz veya gaz gibi maddeleri tanımlayan geniş bir terimdir. Bu, kuyrukluyıldızlar ve aktif asteroitler gibi Güneş Sistemi nesnelerinin yanı sıra kuyrukluyıldız 2I/Borisov gibi yıldızlararası nesneleri de içerebilir.
Uçucular nelerdir?
Uçucular genellikle Dünya yüzeyinde oda sıcaklığında sıvı veya gaz halde olan maddeleri ifade eder. Uzayda, bu maddeler genellikle süblimleşir, yani sıvı fazı atlayarak katıdan gaza dönüşürler - bu aynı Dünya'daki kuru buza benzer.
Resimleri nasıl elde ediyorsunuz?
Ekip, bu proje için Rubin Gözlemevi verilerinden küçük resim görüntüleri kırpmak için kapsamlı bir sistem geliştirdi. Bugüne kadar, neredeyse yalnızca Rubin Bilim Platformu'na güvendik. Bu web sitesi, insanların her şeyi indirmek yerine bir bulut sunucusunda Rubin verileriyle çalışabilmeleri için tasarlanmış bir web sitesidir. Çünkü veriler çok büyüktür! Genel konsept, Chandler et. al.'ın 2024 tarihli Aktif Asteroitler vatandaş bilim projesi hakkındaki makalesinde açıklanmıştır. Ancak ölçek nedeniyle farklı olduğu için Rubin Kuyrukluyıldız Avcıları'nın yaklaşımı hakkında yeni bir makale yayınlayacağız.
Bu resimler nereden geliyor?
Yukarıdaki "Resimleri nasıl elde ediyorsunuz?" bölümüne de bir bakın. Şu anda, eğitim görüntüleri (bilinen aktif veya bilinen inaktif nesnelerin örnekleri) Karanlık Enerji Kamerası (DECam) verilerinden geliyor ve yeni görüntüler Rubin Gözlemevi'nin devreye alma kamerası ComCam'den geliyor. LSSTCam verileri herkese açık hale geldiğinde, bunu da eklemeye başlayacağız.
Aktif bir asteroit ile ana kuşak kuyrukluyıldızı arasındaki fark nedir?
Bu terimlerin birbirinin yerine kullanıldığını duyabilirsiniz, ancak net olarak konuşursak ana kuşak kuyrukluyıldızları (MBC'ler) aktif asteroitlerin bir alt kümesidir. MBC'ler yalnızca Mars ve Jüpiter'in yörüngeleri arasında bulunan ana asteroit kuşağı içinde yörüngede döner.
Bir görüntüdeki aktivitenin gerçek olduğunu nasıl anlarsınız?
Bu soru temel olarak söz konusu aktivitenin gerçekten nesneden mi geldiğini, bir görüntü artefaktı veya bir galaksi gibi bir arkaplan nesnesinden mi kaynaklandığını nasıl anlayabileceğimizi soruyor. Potansiyel aktiviteyi değerlendirmek için öncelikle aktivitenin kaç tane görüntüsüne sahip olduğumuzu dikkate alırız. Aktivitenin yalnızca bir görüntüsüne sahipsek, tam olarak aynı görüş alanını ancak farklı bir zamanda gösteren bir "karşılaştırma alanı" çıkarabiliriz. "Aktivite" hala oradaysa ancak asteroit yoksa, o zaman "aktivite" aslında arka plan galaksisi gibi başka bir şeydir. Umarız ki aktif olan nesnenin birden fazla görüntüsüne sahibizdir. Hangi görüntülere sahip olursak olalım, yeni bir aktif nesne keşfi durumunda nesneyi incelemek ve aktiviteyi doğrulamak için bir takip gözlemi kampanyası yürütürüz.
Sınıflandırmalarla ne yapacaksınız?
Aktiviteyi doğrulamak ve nesneleri daha ayrıntılı incelemek için yeni bulunan aktif nesnelere takip gözlem kampanyası yürüteceğiz. Sınıflandırmalar ayrıca makine öğrenimi sistemlerini eğitmek ve gelecekteki yer ve uzay tabanlı gözlemevlerini aktif nesneleri bulma ve gözlemlemenin çeşitli yönleri hakkında bilgilendirmek için de kullanılabilir.
Araştırma nerede yürütülüyor?
Bu karmaşık bir soru, ancak projenin içerdiği ana yerler Washington Üniversitesi'ndeki DiRAC Enstitüsü, NSF-DOE Vera C. Rubin Gözlemevi, Zooniverse, Kuzey Arizona Üniversitesi, Apache Point Gözlemevi ve Lowell Gözlemevi'dir.
Bu proje için ne tür kaynaklar gerekli?
Proje yaklaşan LSSTCam verileriyle büyüdükçe daha iyi bir yanıt için bizi takip etmeye devam edin! Projenin lansmanından itibaren yalnızca yaklaşık bir terabayt depolama alanına ve Rubin Bilim Platformu'ndan nispeten basit bir hesaplama sisteminin (birkaç CPU) birkaç yüz saatine ihtiyacımız vardı.