Проект добровольных распределенных вычислений Asteroids@home занимается тем, что пытается выяснить ранее неизвестные параметры различных астероидов. Дело в том, что астероиды — самые многочисленные объекты в Солнечной системе. На сегодняшний день известны сотни тысяч астероидов и каждый день происходит открытие десятков и сотен новых объектов. Хотя общее количество известных астероидов велико, о физических свойствах отдельных объектов известно очень мало. Для значительной части «населения» известен только размер тел. Другие физические параметры (форма, период вращения, направление оси вращения, …) известны только для нескольких сотен объектов.
Идея проекта состоит в том, что астероиды обычно имеют неправильную форму и при этом вращаются, поэтому количество солнечного света, которое они рассеивают по направлению к наблюдателю, меняется со временем. Это изменение яркости во времени называется световой кривой. Форма световой кривой зависит от формы астероида, а также от геометрии обзора и освещения. Если будет собрано достаточное количество световых кривых, наблюдаемых при различных геометриях, то можно восстановить уникальную физическую модель астероида методом обращения световых кривых.
Проект Asteroids @ home имеет цель значительно расширить наши знания о физических свойствах астероидов. Приложение BOINC использует фотометрические измерения астероидов, наблюдаемые профессиональными съемками. Данные обрабатываются с использованием метода инверсии светового изгиба, и получается трехмерная модель формы астероида вместе с периодом вращения и направлением оси вращения.
Поскольку фотометрические данные, полученные при съемках всего неба, обычно невелики во времени, период вращения не является «видимым» непосредственно в этих данных, и необходимо провести сканирование огромного пространства параметров, чтобы найти наилучшее решение. В таких случаях инверсия световой кривой занимает очень много времени, и распределенные вычисления — единственный способ эффективно справиться с фотометрированием сотен тысяч астероидов. Более того, чтобы выявить систематические ошибки в методе и восстановить реальное распределение физических параметров в популяции астероидов, необходимо обработать большие наборы данных «синтетических» (искусственных) популяций.
Проект неоднократно публиковал данные о полученных результатах. И вот в конце сентября 2019 года были опубликованы сотни новых полученных моделей астероидов. доступен на arXiv и скоро должен появиться в журнале Astronomy and Astrophysics.
Там сказано, что:
«…Свойства вращения (направление оси вращения и период вращения) и модели грубой формы астероидов могут быть восстановлены по их интегрированной яркости при измерении по различным геометриям обзора. Эти физические свойства необходимы для создания общей картины структуры и динамического развития основного пояса. Количество моделей формы и вращения может быть увеличено не только при наличии новых данных, но также путем объединения независимых наборов данных и их инвертирования. Нашей целью было получить новые модели астероидов путем обработки легкодоступной фотометрии. Мы использовали фотометрию астероидов, собранную в базе данных фотометрии Обсерватории Лоуэлла с фотометрией из второго Выпуска данных Gaia. В обоих источниках доступны данные для, примерно, 5400 астероидов. В рамках проекта распределенных вычислений Asteroids@home мы применили метод инверсии кривой блеска к каждому астероиду, чтобы найти его модель выпуклой формы и состояние вращения, которое соответствует наблюдаемой фотометрии. Из-за ограниченного числа точек данных Gaia DR2 и низкой фотометрической точности данных Лоуэлла нам удалось получить уникальные модели только для ~ 1100 астероидов. Тем не менее, 762 из них — новые модели, которые значительно расширяют текущую базу данных о 1600 моделях астероидов. Наши результаты демонстрируют важность комбинированного подхода к инверсии астероидной фотометрии. Хотя наши модели в целом согласуются с моделями, полученными путем раздельной инверсии данных Лоуэлла и Гайи, комбинированная инверсия является более надежной, параметры модели более ограничены, и во многих случаях уникальные модели можно реконструировать, когда одних отдельных наборов данных недостаточно.»
Организаторы проекта благодарят все, принявших участие в его работе.
