





Bitti! Görünüşe göre bu projede veri kalmadı!
Welcome to Rubin Comet Catchers! Update 17 September 2026: Thanks for your amazingly FAST comet classifications of Rubin data! Incredible! We have a ton of awesome updates coming, and here’s the first: we got special permission by Rubin Observatory to release images EARLY for you! We’re working on getting those data ready as fast as we can! In the meantime, we have our special set of real Rubin images that the science team figured out a clever way to get! Let’s find some cool comets in there!
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!
Bu bölümde sıkça sorulan soruların (SSS) bir listesini bulacaksınız. Bu sayfa daha fazla soru geldikçe ve proje geliştikçe güncellenecektir.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.