რამდენიმე დღის წინ NASA-მ ჯეიმს ვების კოსმოსური ტელესკოპის მიერ გადაღებული ფოტოები გამოაქვეყნა. მათზე შორეული გალაქტიკები თუ ნისლეულები იყო აღბეჭდილი. ამ სტატიაში მოგიყვებთ, თუ როგორ გვაწვდის ჩვენგან 1.5 მილიონი კილომეტრით დაშორებული ეს მსოფლიოს უდიდესი კოსმოსური ობსერვატორია — ჯეიმს ვების ტელესკოპი ათობით გიგაბაიტის მოცულობის მონაცემებს.

მოდით, პირველ რიგში ფოტოებზე ვისაუბროთ. ეს არის არის ჩვეულებრივი JPEG ფოტოები და ვებიც არ არის ჩვეულებრივი კამერა.

როგორც ყველა სამეცნიერო ინსტრუმენტი, ვებიც დედამიწაზე გზავნის დაუმუშავებელ, ნედლ მასალას, რომელსაც მისი ინსტრუმენტების საშუალებით მოიპოვებს. ესენია ორი მაღალი მგრძნობელობის ახლო და საშუალო ინფრაწითელი დიაპაზონის სენსორი და მრავალი ხელსაწყო, რომლებიც სპეციალიზდება სპექტროსკოპიაში, კორონოგრაფიასა და, მოთხოვნის მიხედვით, სხვა მიმართულებებში...

მაგალითისთვის, განვიხილოთ ერთ-ერთი გამოქვეყნებული ფოტო.

მეგაპიქსელების შეჯიბრი

ჰაბლმა, რომელიც მეტად ჰგავს ტრადიციულ ოპტიკურ ტელესკოპს, გემის ხერხემლის ნისლეულის ეს ფოტო 2008 წელს გადაიღო:

რა თქმა უნდა, ეს შთამბეჭდავი ფოტოა, მაგრამ როგორც უკვე ვთქვით, ჰაბლი უფრო ჰგავს ტრადიციულ ოპტიკურ ტელესკოპს და, რაც ყველაზე მნიშვნელოვანია, ის გამოუშვეს 1990 წელს. ტექნოლოგია კი მას შემდეგ მნიშვნელოვნად შეიცვალა!

ეს კი იგივე რაკურსია, უბრალოდ, ჯეიმს ვების კოსმოსური ტელესკოპის მიერ გადაღებული:

ყველასთვის აშკარაა, რომ ვების ვერსია გაცილებით ნათელი და ზუსტია. ნისლეულის ფაქიზი ტექსტურა ქმნის ჩახლართულ ღრუბლოვან წარმონაქმნებსა და ტალღებს, რომლებშიც უფრო მეტი ვარსკვლავი და გალაქტიკა ხდება მეტად კარგად შესამჩნევი (აქვე მოდით ვაღიაროთ, რომ ჰაბლის გამოსახულებებს თავიანთი ხიბლი აქვთ).

მოდით, უბრალოდ გავადიდოთ ფოტო და შევხედოთ ზედა მარცხენა კუთხეს, რამდენად დეტალურად ჩანს ყველა ელემენტი:

ექსტრაორდინალურია, არა? მაგრამ ეს მიცირე დეტალი რაღაცის ფასად აღწევს ჩვენამდე და ეს რაღაც არის მონაცემები.

ჰაბლის ფოტო, დაახლოებით, 23.5-მეგაპიქსელიანია და კომპრესირების გარეშე 32-მეგაბაიტიანი. ვების გამოსახულება (რომელიც ჩვენამდე მოვიდა) კი არის 123-მეგაპიქსელიანი და დაახლოებით 137-მეგაბაიტიანი. ეს ხუთჯერ მეტია, ვიდრე ჰაბლის მონაცემები, მაგრამ ეს ყველაფერი როდია. ვების მიერ ინფორმაციის დედამიწაზე გამოგზავნის არხის სიმძლავრე (სიდიდე, რომელიც ზომავს, დროის კონკრეტულ მონაკვეთში რამდენი ერთეული ინფორმაციის გადამუშავება შეუძლია სისტემას) ჰაბლთან შედარებით 25-ჯერ ძლიერია და თან არა მარტო დიდი გამოსახულებების შემთხვევაში. მონაცემების უმრავლესობა 3000-ჯერ უფრო შორი მანძილიდანაა მიღებული, ვიდრე ჰაბლიდან ვიღებდით.

პლანეტათაშორისო კავშირი

ჰაბლი ახლა დედამიწის დაბალ ორბიტაზეა, ზედაპირიდან 550-მდე კილომეტრზე, რაც ნიშნავს, რომ მასთან კომუნიკაცია ძალიან მარტივია. თქვენი მობილური GPS-ის სიგნალებს უფრო შორეული სატელიტიდან იღებს და NASA-ს მეცნიერისთვის ბავშური თამაშია ინფორმაციის გადაცემა ასეთ მცირე მანძილზე.

JWST კი ლაგრანჟის მეორე წარტილშია (ანუ L2-ში), დედამიწიდან დაახლოებით 1.5 მილიონი კილომეტრის იქით. ეს მანძილი დედამიწიდან მთვარამდე მანძილს ოთხჯერ აღემატება.

საბედნიეროდ, ჩვენთვის წარმოუდგენელი არაა ასეთ დიდ მანძილზე კომუნიკაცია; ჩვენ გაცილებით შორი ადგილებიდანაც გვაქვს მონაცემები მიღებული და კარგად ვიცით, თუ სად იქნება დროის ამა თუ იმ მონაკვეთში დედამიწა და ვები. ასე რომ, უბრალოდ, საჭიროა სწორი დროისა და ტექნიკის შერჩევა, რათა ინფორმაცია მიიღო.

თავიდანვე დაგეგმილი იყო, რომ ვები მონაცემებს 25.9 გიგაჰერცის დიაპაზონში, რადიოტალღების Ka ზოლზე გადასცემდა (ამ ზოლს სტარლინკის სატელიტებიც იყენებენ). ამ მთავარ რადიო ანტენას შეუძლია წამში 28 მეგაბაიტის გაგზავნა. ეს რომ შევადაროთ სახლში ინტერნეტის მაღალსიჩქარიან წვდომას, იგივეა, რომ სიგნალმა თქვენი როუტერიდან დახარჯოს 5 წამი რათა მილიონი კილომეტრის ვაკუუმი გადალახოს და თქვენს ლეპტოპამდე მოაღწიოს.

ეს ყველაფერი ანტენას შესაძლებლობას აძლევს, რომ კოსმოსიდან ყოველდღიურად 57 გიგაბაიტის მოცულობის მონაცემები გამოგვიგზავნოს. ასევე არის მეორე ანტენა, რომელიც ქვედა S ზოლზეა განთავსებული. ალბათ, გაგიკვირდებათ, თუ გეტყვით, რომ ამ ზოლს იყენებს Bluetooth-იც, Wi-Fi-იც და მანქანის ფარეხის კარის გამღებიც. ეს ზოლი განკუთვნილია მცირე მონაცემების გადაცემისთვის — მაგალითად, პროგრამული უზრუნველყოფის განახლების ან ტელემეტრიისთვის. თუ უფრო დეტალურად გაინტერესებთ, IEEE Spectrum-ს ამასთან დაკავშირებით აქვს ძალიან კარგი სტატია.

რა თქმა უნდა, დედამიწის ბრუნვის პირობებში, ეს არ არის მონაცემთა მიმოცვლის მუდმივი არხი. ბუნებრივია, რაღაც მომენტებში ჩნდება ხელისშემშლელი ფაქტორები. მაგრამ ვინაიდან ვების გუნდისთვის ყველა დეტალი ცნობილია, ამიტომ ისინი 4-5 თვით ადრე გეგმავენ მონაცემების გადაცემას Deep Space Network-ის მეშვეობით. ვებმა შეიძლება მონაცემი ერთსა და იმავე დღეს მოიპოვოს კიდევაც და დედამიწაზე გადმოგზავნოს და მთელი ეს პროცესი — მონაცემის მიღება-გადმოგზავნა საკმაოდ ადრე იგეგმება.

აქვე შეგიძლიათ ნახოთ ჩვენი ვიდეო Deep Space Network-ის, ანუ შორეულ კოსმოსთან დამაკავშირებელი ქსელის შესახებ.

საინტერესოა, რომ ვებს სულ მხოლოდ 68 გიგაბაიტის მოცულობის ინფორმაციის დატევა შეუძლია. ამან შეიძლება იმაზე დაგაფიქროთ, რა მოხდება, თუ ის ბევრ მონაცემს ერთად მიიღებს. ამაზე პასუხი კი ასე გამოიყურება — არის ბევრი ხერხი, რომლითაც ვების მეხსიერების განტვირთვა ხდება და საბოლოოდ რასაც ჩვენ ვხედავთ — ის დიდი არაკომპრესირებული 123 მეგაბაიტიანი გამოსახულება — არ არის ის, რასაც ვების ტელესკოპი ხედავს. მეტიც, ის ფერებს ისე როდი აღიქვამს, როგორც ჩვენ.

მონაცემების ჩვენება ფერების დახმარებით

მონაცემი, რომელიც სენსორამდე აღწევს, არის ინფრაწითელი სხივი (მცირე დიაპაზონის სხივი), რომლის დანახვაც ადამიანებს არ შეგვიძლია. ჩვენ ბევრ მეთოდს ვიყენებთ მსგავსი მცირე დიაპაზონის სხივების დასანახად, მაგალითად, რენტგენის სხივებს, რომლებსაც ჩვენ ვიჭერთ და ვხედავთ ციფრულ სენსორზე ან ფირზე მათი მოხვედრის და აღმოჩენის შემდეგ. იგივე ხდება ვების შემთხვევაშიც.

"ტელესკოპი არ არის კამერა, რომლის ობიექტივსაც მიმართავ და უბრალოდ გადაიღებ. ის სამეცნიერო ინსტრუმენტია. ასე რომ, ის დამზადებული იყო, რომ, უპირველეს ყოვლისა, სამეცნიერო შედეგები მოეცა", — ხსნის ჯო დეპასკალი Space Telescope Science Institute-იდან.

რასაც ის აღმოაჩენს, არ არის მონაცემი, რომლის აღქმაც ადამიანებს პირდაპირ შეუძლიათ. პირველ რიგში, დინამიკური დიაპაზონი არის ფერთა დიაგრამის მიღმა — ეს ნიშნავს განსხვავებას ყველაზე მუქი და ღია წერტილების მაგნიტუდებს შორის. არ არსებობს კოსმოსის უსასრულო სიბნელეზე ბნელი მატერია და აფეთქებულ ვარსკვლავზე უფრო ნათელი რამ. მაგრამ თუ თქვენ გაქვთ გამოსახულება, რომელიც ორივეს მოიცავს, გადაღებული საათების განმავლობაში, მაშინ თქვენ მონაცემებში ბნელსა და ღიას შორის მიიღებთ უზარმაზარ დელტა ტალღებს.

ჩვენს თვალსა და ტვინს საკმაოდ კარგი დინამიკური დიაპაზონი აქვს, მაგრამ ეს მეთოდი ჩვენს აღქმით ორგანოებზე საკმაოდ მაღლა დგას და ამასთან, კოსმოსის უფრო ზუსტად ჩვენების გზა არ არსებობს.

"ის ჩვეულებრივ ჰგავს შავ გამოსახულებას თეთრი წერტილებით, რადგან მასში ძალიან დიდი დინამიკური დიაპაზონია", — ამბობს დეპასკალი. "ჩვენ უნდა გავაკეთოთ რაღაც, რასაც მონაცემების გაწელვა ჰქვია, ანუ უნდა ავიღოთ პიქსელის ღირებულება (ანუ რამდენად ღიაა პიქსელი ან რა ფერისაა) და განვალაგოთ ისე, რომ შევძლოთ მასში ყველა დეტალის დანახვა".

სანამ რაიმეზე შემოგვედავებით, გაითვალისწინეთ, რომ ყველა გამოსახულება ასე იქმნება — სპექტრი არის შერჩეული და იმგვარად ადაპტირებული, რომ ჩვენმა ერთობ უნარიანმა, თუმცა, ამავე დროს, ლიმიტირებულმა მხედველობის სისტემამ აღიქვას. გამომდინარე იქიდან, რომ ჩვენ ინფრაწითელ დიაპაზონში არ შეგვიძლია დანახვა და ამ სიხშირეში არ არის წითელის, ლურჯისა და მწვანეს ექვივალენტი, ამიტომ გამოსახულების ანალიტიკოსებს რთული საქმის გაკეთება უწევთ — ისინი ერთმანეთთან აერთიანებენ ობიექტურ მონაცემებსა და აღქმის, სილამაზის სუბიექტურ გაგებას. თითოეულ ფერს თვისი ტალღის სიგრძე აქვს, ანაც შეიძლება ისინი ლოგიკურად გამოყოფილ რეგიონებად იყოს დაყოფილი და თითოეულს განსხვავებული გამოსხივება ჰქონდეს.

"ჩვენ, გამოსახულებების თემში, ასტროფოტოგრაფიაში ამ პროცესს "წარმომადგენლობით ფერებს" ვუწოდებთ ნაცვლად ტერმინისა "ყალბი ფერის გამოსახულება", რომელსაც ბევრი ადამიანი იყენებს. მე არ მომწონს ტერმინი "არასწორი (ყალბი) ფერი", რადგან მას ისეთი კონოტაცია აქვს, თითქოს ჩვენ ვაყალბებთ მას ან ის რეალურად ისე არ გამოიყურება, როგორიც არის; მონაცემი არის მონაცემი. ჩვენ გამოსახულებებს არ ვაფერადებთ. ჩვენ მონაცემები თავიდან ბოლომდე ზუსტად გადაგვაქვს და ვაძლევთ მათ საშუალებას, ფერებში გამოიხატონ".

თუ თქვენ ზედა ფოტოს — ნისლეულის ორ გამოსახულებას — შეხედავთ, ჩათვალეთ, რომ ისინი ერთი და იგივე კუთხიდანაა გადაღებული, მეტნაკლებად ერთსა და იმავე დროს, მაგრამ სხვა ინსტრუმენტის გამოყენებით, რომელმაც ინფრაწითელი სპექტრის სხვადასხვა სეგმენტი დაიჭირა. მართალია, ორივე გამოსახულება საბოლოო ჯამში RGB-ში (ფერის აღწერის ერთ–ერთი საშუალება, სადაც ფერები წარმოდგენილია სამი ძირითადი ფერის სიმკვეთრის მიხედვით: წითელი(Red), მწვანე(Green), ლურჯი(Blue); აქედანვე წარმოდგება მისი სახელიც) უნდა იყოს ნაჩვენები, თუმცა სხვადასხვა ობიექტები და ნიშნები, რომელთა აღქმაც მაღალი ტალღის სიხშირის მოსინჯვით მოხდა, ხილული ხდება კრეატიული და ამავე დროს მეცნიერულად მკაცრი "ფერების განაწილების" მეთოდით.

და, რა თქმა უნდა, როდესაც მონაცემი უფრო გამოსადეგია როგორც მონაცემი, ვიდრე ვიზუალური რეპრეზენტაცია, მაშინ უფრო მეტი აბსტრაქტული გზაა მასზე დასაკვირვებლად.

გამოსახულება, მიღებული შორეული ეგზოპლანეტიდან შეიძლება, უბრალო წერტილი იყოს, მაგრამ სპექტროგრამა აჩვენებს მისი ატმოსფეროს დეტალებს — ნახეთ მაგალითი ზემოთ.

ვების მიერ მონაცემების შეგროვება, გადაცემა, მიღება, ანალიზი და რეპრეზენტაცია არის საკმაოდ კომპლექსური დავალება, მაგრამ თან ისეთი, რომელსაც ასობით მკვლევარი უძღვნის საკუთარ თავს.