距離の測定は、天文学における重要な課題です。近くの星の視差と最も遠い銀河の赤方偏移の間には、多くのステップがあります。暗黒エネルギーの急増により、いくつかの大規模な天文学的調査が宇宙の加速膨張を理解しようとしています。ダーク エネルギー サーベイ (DES) は、昨年 1 月に観測を完了したばかりで、何億もの銀河を分類しています。
このような多数の銀河の距離を正確に測定することは困難な作業です。この問題に対処するために、測光赤方偏移 (photo-z) が天文学界で広く使用されてきました。分光観測よりも精度は劣りますが、(露光時間ごとに測定される銀河の数に関して) 安価で高速であるため、観測が分光観測の信号対雑音比の限界を超えることができます。
photo-z を推定する完全な手順には、多くの手順が含まれます。まず、キャリブレーションのための多数の分光データセットの処理、これらの分光データセットのソースと測光測量時のソースとのマッチング、経験的アルゴリズムのトレーニング (例:ニューラル ネットワークやランダム フォレスト)、これらのアルゴリズムの検証が必要です (例:バイアスと分散)、そして最後に、大きなサンプルのフォト Z を測定します。
この作業では、DES サイエンス ポータル インフラストラクチャが、安定した環境でこれらすべてのステップを接続するソリューションとしてどのように機能し、一貫性と来歴管理を保証するかについて説明します。ポータルは、Web アプリケーション、ワークフロー システム、コンピューターのクラスター、および 2 つのデータベースを組み合わせた Web ベースのツールです。これは、地理的にブラジル全土に散らばる多数の IT および科学者によって、GIT を使用して共同で開発されています。 DES 参加機関の中で、他のいくつかの国の DES メンバーからの寄稿もあります。
上記の一連のタスクは、スキーマに示すように、次のフェーズで中間製品が作成されて使用されるモジュラー ワークフローとしてポータルで実行されます (図 1)。黄色の円柱で表されるデータは、パイプライン (緑色) を流れます。パイプラインは、1 つ以上の独立したコンポーネント (白いボックス) で構成できる自己整合性のあるブロックです。大規模なサンプルの photo-z の計算など、データ集約型のタスクの場合、これらのコンポーネントはコンピューターのクラスターで並行して実行されます (破線で区切られたコンポーネント)。
ポータルで photo-zs に関連する一連のパイプラインを実行する例として、DES Y1 内部リリースのデータを使用しています。これらのパイプラインは、科学対応のカタログを作成するために使用されるより大きなグループの一部であり (図 2)、科学ワークフローに直接接続します (詳細については、Fausti et al. 2018 を参照してください)。例として、1 つの photo-z アルゴリズムを使用して、並列化のさまざまな構成を調べます。コンピューター ノードによって分析されたデータ チャンクのサイズに実行時間がどのように依存するかを調査し、将来の DES データ リリースでの実行に最適な選択肢を予測します。
ポータルは、多数の共同作業者が関与し、大量のデータの分析を必要とし、内部で実行されるプロセスの重要な情報 (入力データ、コード バージョン、構成パラメーター、出力ファイル、および結果) を保持する必要がある長期プロジェクトに役立つプラットフォームです。いつでも復元できるフレームワーク。これは、LSST などのプロジェクトの時代における強力なツールです。
