Einstein @ Home es un proyecto voluntario de computación distribuida que busca señales de estrellas de neutrones en rotación en datos de detectores de ondas gravitacionales, de grandes radiotelescopios y de un telescopio de rayos gamma. Las estrellas de neutrones son detectadas por su radio pulsada y emisión de rayos gamma como púlsares de radio y / o rayos gamma . También pueden ser observables como fuentes de ondas gravitacionales continuas si giran rápidamente y no se deforman simétricamente. El proyecto se lanzó oficialmente el 19 de febrero de 2005 como parte de la contribución de la American Physical Society al evento del Año Mundial de la Física 2005 .[5]
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Desarrollador (es) | Sociedad Max Planck (MPG) |
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Versión inicial | 19 de febrero de 2005 |
Estado del desarrollo | Activo |
Sistema operativo | Multiplataforma |
Plataforma | BOINC |
Licencia | Licencia pública general GNU , versión 2. [1] |
Rendimiento medio | 9.036 PFLOPS [2] (mayo de 2021) |
Usuarios activos | 21.291 [2] |
Usuarios totales | 1.034.472 [3] |
Anfitriones activos | 34.435 [2] |
Total de hosts | 7.865.869 [4] |
Sitio web | einsteinathome |
Einstein @ Home busca datos de los detectores de ondas gravitacionales LIGO . El proyecto lleva a cabo las búsquedas de todo el cielo más sensibles de ondas gravitacionales continuas. Si bien aún no se ha detectado tal señal, los límites superiores establecidos por los análisis de Einstein @ Home proporcionan restricciones astrofísicas sobre la población galáctica de estrellas de neutrones en rotación.
Einstein @ Home también busca datos de radiotelescopios del Observatorio de Arecibo y, en el pasado, ha analizado datos del Observatorio Parkes . El 12 de agosto de 2010 , se publicó en Science el primer descubrimiento realizado por Einstein @ Home de un radio pulsar J2007 + 2722 previamente no detectado , encontrado en datos del Observatorio de Arecibo . [6] [7] Este fue el primer descubrimiento basado en datos realizado por un proyecto informático voluntario. En junio de 2021, Einstein @ Home había descubierto 55 púlsares de radio. [8] [9] [10]
El proyecto también analiza datos del telescopio espacial de rayos gamma Fermi para descubrir púlsares de rayos gamma. El 26 de noviembre de 2013, se publicaron los primeros resultados de Einstein @ Home del análisis de datos de Fermi: el descubrimiento de cuatro púlsares de rayos gamma jóvenes en datos LAT. [11] En junio de 2021, Einstein @ Home ha descubierto 39 púlsares de rayos gamma previamente desconocidos [12] [13] [10] en datos del Telescopio de Área Grande a bordo del Telescopio Espacial de Rayos Gamma Fermi. La búsqueda de Einstein @ Home hace uso de métodos de análisis de datos novedosos y más eficientes y descubrió púlsares que se perdieron en otros análisis de los mismos datos. [14] [15]
El proyecto se ejecuta en la plataforma de software Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC) y utiliza software gratuito publicado bajo la GNU General Public License , versión 2. [1] Einstein @ Home está alojado por el Instituto Max Planck de Física Gravitacional (Albert Einstein Institute, Hannover, Alemania) y la Universidad de Wisconsin-Milwaukee . El proyecto cuenta con el apoyo de la Sociedad Max Planck (MPG) , la Sociedad Estadounidense de Física (APS) y la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU . (NSF). El director del proyecto Einstein @ Home es Bruce Allen .
Einstein @ Home utiliza el poder de la computación distribuida impulsada por voluntarios para resolver el problema computacionalmente intensivo de analizar un gran volumen de datos. Este enfoque fue iniciado por el proyecto SETI @ home , que está diseñado para buscar signos de vida extraterrestre mediante el análisis de datos de ondas de radio. Einstein @ Home se ejecuta a través de la misma plataforma de software que SETI @ home, la Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC) . A junio de 2021, más de 482.000 voluntarios en 226 países habían participado en el proyecto, lo que lo convierte en la tercera aplicación BOINC activa más popular. [16] [17] Los usuarios aportan regularmente alrededor de 9 petaFLOPS de potencia computacional, [16] lo que situaría a Einstein @ Home entre los 30 primeros en la lista TOP500 de supercomputadoras . [18]
Objetivos científicos
El proyecto Einstein @ Home se creó originalmente para realizar búsquedas en todo el cielo de fuentes de ondas gravitacionales continuas (CW) previamente desconocidas utilizando datos de los instrumentos detectores del Observatorio de ondas gravitacionales del interferómetro láser ( LIGO ) en Washington y Luisiana, EE. UU. [19] Las fuentes potenciales de CW mejor comprendidas son las estrellas de neutrones que giran rápidamente (incluidos los púlsares ) que se espera que emitan ondas gravitacionales debido a una desviación de la axisimetría . Además de validar la teoría de la relatividad general de Einstein, la detección directa de ondas gravitacionales también constituiría una nueva herramienta astronómica importante. Como la mayoría de las estrellas de neutrones son electromagnéticamente invisibles, las observaciones de ondas gravitacionales también podrían revelar poblaciones completamente nuevas de estrellas de neutrones. Una detección de CW podría ser extremadamente útil en la astrofísica de estrellas de neutrones y eventualmente proporcionaría conocimientos únicos sobre la naturaleza de la materia a altas densidades, porque proporciona una forma de examinar el movimiento general de la materia. [20]
Desde marzo de 2009, parte de la potencia informática de Einstein @ Home también se ha utilizado para analizar los datos tomados por el Consorcio PALFA en el Observatorio de Arecibo en Puerto Rico . [21] Este esfuerzo de búsqueda está diseñado para encontrar púlsares de radio en sistemas binarios ajustados. [22] También se ha realizado una búsqueda similar en dos conjuntos de datos de archivo de Parkes Multi-beam Pulsar Survey . [23] La búsqueda de púlsares de radio Einstein @ Home emplea métodos matemáticos desarrollados para la búsqueda de ondas gravitacionales. [24]
Desde julio de 2011, Einstein @ Home también está analizando datos del Telescopio de área grande (LAT), el instrumento principal del Telescopio espacial de rayos gamma Fermi para buscar emisiones de rayos gamma pulsadas de estrellas de neutrones en rotación (púlsares de rayos gamma). [25] Algunas estrellas de neutrones solo son detectables por su emisión de rayos gamma pulsada, que se origina en un área diferente de la magnetosfera de la estrella de neutrones que la emisión de radio. Identificar la tasa de rotación de la estrella de neutrones es computacionalmente difícil, porque para un púlsar de rayos gamma típico, el LAT solo detectará miles de fotones de rayos gamma en el transcurso de miles de millones de rotaciones. [26] El análisis de Einstein @ Home de los datos LAT hace uso de métodos desarrollados inicialmente para la detección de ondas gravitacionales continuas.
Análisis y resultados de datos de ondas gravitacionales
Einstein @ Home ha realizado muchos análisis utilizando datos de los instrumentos LIGO. Desde su primera ejecución de búsqueda en 2005, la sensibilidad de los detectores LIGO se ha mejorado en una serie de pasos y actualizaciones. Esto continúa con los detectores LIGO avanzados actuales. Al mismo tiempo, también se han mejorado los algoritmos de búsqueda de Einstein @ Home. En conjunto, estos han aumentado la sensibilidad de búsqueda en varios órdenes de magnitud.
El primer análisis de Einstein @ Home [27] utilizó datos de la "tercera carrera científica" (S3) de LIGO. El procesamiento del conjunto de datos S3 se llevó a cabo entre el 22 de febrero de 2005 y el 2 de agosto de 2005. Este análisis empleó 60 segmentos del detector LIGO Hanford de 4 km, con un total de diez horas de datos cada uno. Las computadoras de los voluntarios analizaron cada segmento de 10 horas en busca de señales de CW utilizando una técnica de filtrado emparejado . Cuando se devolvieron todos los resultados de filtrado coincidente, los resultados de diferentes segmentos se combinaron en un "paso de posprocesamiento" en los servidores de Einstein @ Home mediante un esquema de coincidencia para mejorar aún más la sensibilidad de búsqueda. Los resultados se publicaron en las páginas web de Einstein @ Home. [28]
El trabajo en el conjunto de datos S4 (el cuarto ciclo científico de LIGO) se inició mediante el entrelazado con los cálculos de S3 y finalizó en julio de 2006. Este análisis utilizó 10 segmentos de 30 horas cada uno del detector LIGO Hanford de 4 km y 7 segmentos de 30 horas cada uno. desde el detector LIGO Livingston de 4 km. Además de que los datos de S4 son más sensibles, también se aplicó un esquema de combinación de coincidencia más sensible en el posprocesamiento. Los resultados de esta búsqueda han dado lugar a la primera publicación científica de Einstein @ Home en Physical Review D . [29]
Einstein @ Home ganó una atención considerable en la comunidad de computación distribuida internacional cuando una aplicación optimizada para el análisis de conjuntos de datos S4 fue desarrollada y lanzada en marzo de 2006 por el voluntario del proyecto Akos Fekete, un programador húngaro. [30] Fekete mejoró la aplicación oficial de S4 e introdujo SSE , 3DNow! y optimizaciones SSE3 en el código que mejoran el rendimiento hasta en un 800%. [31] Fekete fue reconocido por sus esfuerzos y luego participó oficialmente con el equipo de Einstein @ Home en el desarrollo de la nueva aplicación S5. [32] A finales de julio de 2006, esta nueva aplicación oficial se había distribuido ampliamente entre los usuarios de Einstein @ Home. La aplicación creó un gran aumento en el rendimiento y la productividad totales del proyecto, medidos por la velocidad de punto flotante (o FLOPS ), que con el tiempo ha aumentado aproximadamente un 50% en comparación con las aplicaciones S4 no optimizadas. [33]
El primer análisis de Einstein @ Home del primer conjunto de datos LIGO S5, donde los instrumentos alcanzaron inicialmente su sensibilidad de diseño, comenzó el 15 de junio de 2006. Esta búsqueda utilizó 22 segmentos de 30 horas cada uno del detector LIGO Hanford de 4 km y seis segmentos de 30 horas desde el detector LIGO Livingston de 4 km. Esta ejecución de análisis (nombre en clave "S5R1"), empleando la metodología de búsqueda como Einstein @ Home, fue muy similar al análisis S4 anterior. Sin embargo, los resultados de la búsqueda fueron más sensibles debido al uso de más datos de mejor calidad en comparación con S4. En gran parte del espacio de parámetros de búsqueda, estos resultados, que también aparecieron en Physical Review D , son los más exhaustivos publicados hasta la fecha. [34]
La segunda búsqueda de Einstein @ Home de datos de LIGO S5 (nombre en clave "S5R3") constituyó una mejora importante adicional con respecto a la sensibilidad de búsqueda. [35] A diferencia de las búsquedas anteriores, los resultados siguientes ya se combinaron en las computadoras de los voluntarios mediante una técnica de transformación de Hough . Este método combinó los resultados filtrados de 84 segmentos de datos de 25 horas cada uno, cuyos parámetros procedían de los instrumentos LIGO Hanford y Livingston de 4 km.
El 7 de mayo de 2010, se lanzó una nueva búsqueda de Einstein @ Home (nombre de código "S5GC1"), que utiliza un método de búsqueda significativamente mejorado. Este programa analizó 205 segmentos de datos de 25 horas cada uno, utilizando datos de instrumentos LIGO Hanford y Livingston de 4 km. Empleó una técnica que explotaba las correlaciones de espacio de parámetros globales para combinar de manera eficiente los resultados de filtrado coincidente de los diferentes segmentos. [20] [36]
En marzo de 2016, Einstein @ Home inició una búsqueda de los datos de LIGO O1 de generación avanzada. La búsqueda se centra en señales con frecuencias entre 20 Hz y 100 Hz. La búsqueda incluye dos componentes, uno para ondas gravitacionales continuas estándar y duraderas y otro para señales continuas que duran solo algunos días. [37]
Análisis y resultados de datos de radio
El 24 de marzo de 2009 se anunció que el proyecto Einstein @ Home comenzaba a analizar los datos recibidos por el Consorcio PALFA en el Observatorio de Arecibo en Puerto Rico . [21]
El 26 de noviembre de 2009, se detalló por primera vez en las páginas web oficiales de Einstein @ Home una aplicación optimizada por CUDA para Arecibo Binary Pulsar Search. Esta aplicación utiliza tanto una CPU normal como una GPU NVIDIA para realizar análisis más rápido (en algunos casos hasta un 50% más rápido). [38]
El 12 de agosto de 2010, el proyecto Einstein @ Home anunció el descubrimiento de un nuevo púlsar binario interrumpido, PSR J2007 + 2722 ; [7] puede ser el púlsar que gira más rápido descubierto hasta la fecha. [6] Las computadoras de los voluntarios de Einstein @ Home Chris y Helen Colvin y Daniel Gebhardt observaron PSR 2007 + 2722 con la mayor significación estadística.
El 1 de marzo de 2011, el proyecto Einstein @ Home anunció su segundo descubrimiento: un sistema de pulsar binario PSR J1952 + 2630 . [39] Las computadoras de los voluntarios de Einstein @ Home de Rusia y el Reino Unido observaron PSR J1952 + 2630 con la mayor significación estadística.
El 15 de mayo de 2012 se había lanzado una nueva aplicación para tarjetas gráficas ATI / AMD. Con OpenCL, la nueva aplicación fue diez veces más rápida que la ejecución en una CPU típica.
El 22 de julio de 2013, se anunció una versión de la aplicación para Android de la búsqueda de radio pulsar. [40] Al igual que la aplicación de CPU, la aplicación de Android procesa datos del Observatorio de Arecibo.
El 20 de agosto de 2013, se publicó el descubrimiento de 24 púlsares en los datos de la Encuesta Pulsar Multihaz de Parks. [41] El nuevo análisis de los datos encontró estos púlsares, que fueron omitidos por análisis previos y nuevos análisis de los datos. Seis de los púlsares descubiertos están en sistemas binarios.
El descubrimiento de una estrella binaria de doble neutrón en los datos PALFA por el proyecto se publicó el 4 de noviembre de 2016. [42] PSR J1913 + 1102 se encuentra en una órbita de 4,95 horas con una estrella de neutrones asociada. Al medir el avance del periastrón relativista, la masa total del sistema se determinó en 2,88 masas solares, similar a la masa de la estrella de neutrones dobles más masiva, B1913 + 16.
En febrero de 2015, el proyecto Einstein @ Home había descubierto un total de 51 púlsares: 24 usando datos de Parkes Multihaz Survey y 27 usando datos de radio de Arecibo (incluidos dos de Arecibo Binary Radio Pulsar Search y 25 usando datos de los datos del espectrómetro PALFA Mock del Observatorio de Arecibo ). [43] [44] [45]
En junio de 2021, el proyecto Einstein @ Home había descubierto un total de 55 púlsares de radio: 24 usando datos de Parkes Multihaz Survey y 31 usando datos de radio de Arecibo (incluidos dos de Arecibo Binary Radio Pulsar Search y 29 usando datos del espectrómetro PALFA Mock datos del Observatorio de Arecibo) [46] [44] [43]
Análisis y resultados de datos de rayos gamma
El 1 de julio de 2011, el proyecto anunció una nueva aplicación para buscar púlsares en los datos del Telescopio de área grande a bordo del Telescopio espacial de rayos gamma Fermi. [47]
El 26 de noviembre de 2013, se publicó el descubrimiento de cuatro púlsares de rayos gamma jóvenes en datos LAT por parte del proyecto Einstein @ Home. [11] Los cuatro púlsares están ubicados en el plano de nuestra galaxia y tienen frecuencias de espín de menos de 10 Hertz y edades características entre 35.000 y 56.000 años. No se detectaron ondas de radio de ninguno de los púlsares.
El descubrimiento del púlsar de rayos gamma PSR J1906 + 0722 se publicó el 4 de agosto de 2015. [48] [49] El descubrimiento confirmó la naturaleza púlsar del objeto que se sospechaba desde 2012 sobre la base de la distribución de energía de los rayos gamma. fotones observados por el LAT. El púlsar es joven y enérgico. En agosto de 2009 sufrió uno de los mayores fallos observados en un púlsar de rayos gamma. No se detectaron pulsaciones de radio en ninguna búsqueda de seguimiento, lo que hace que PSR J1906 + 0722 probablemente sea silencioso. Se introdujeron métodos avanzados de cronometraje de los tiempos de llegada de las pulsaciones de rayos gamma para mejorar la inferencia de parámetros de las propiedades astrofísicas.
El 16 de noviembre de 2016 se publicaron el descubrimiento y las mediciones de tiempo de PSR J1208−6238, el púlsar de rayos gamma más silencioso radioeléctrico conocido más joven. [50] Aunque la edad inferida es de 2.700 años, no se pudo identificar ningún remanente de supernova asociado o nebulosa de viento púlsar.
El 11 de enero de 2017, se publicaron los primeros resultados de una encuesta de 118 fuentes similares a púlsares no identificadas del Catálogo Fermi-LAT. [51] Se encontraron un total de 13 nuevos púlsares. La mayoría de ellos son jóvenes y se formaron en supernovas hace varias decenas a cientos de miles de años. Los descubrimientos y los métodos utilizados en la encuesta se publicaron en el primero de dos artículos asociados. El segundo artículo informa sobre débiles pulsaciones de radio de dos de los 13 púlsares de rayos gamma y presenta el modelado de los perfiles de rayos gamma y de pulso de radio con diferentes modelos de emisión geométrica. [52]
El descubrimiento de púlsares de dos milisegundos descubiertos por Einstein @ Home a través de su radiación gamma pulsada se publicó el 28 de febrero de 2018. [53] [54] PSR J1035−6720, que gira a 348 Hertz, tiene pulsaciones de radio detectables que se encontraron en el seguimiento. búsquedas. El otro descubrimiento PSR J1744−7619 es el primer púlsar radio silencioso de milisegundos jamás descubierto. El proyecto también anunció que buscaba púlsares de rayos gamma en sistemas binarios, que son más difíciles de encontrar debido a los parámetros orbitales adicionales. [54]
El primer descubrimiento de Einstein @ Home de un púlsar de rayos gamma en un sistema binario se publicó el 22 de octubre de 2020. [55] [56] PSR J1653-0158, una estrella de neutrones con aproximadamente dos masas solares y una de las frecuencias de rotación más altas conocidas. de 508 Hertz, orbita el centro de masa común con un compañero de solo el 1% de la masa del Sol. El período orbital es de 75 minutos, más corto que el de cualquier sistema binario comparable. El descubrimiento se realizó utilizando una versión acelerada por GPU de un código de búsqueda de púlsar de rayos gamma modificado, que incluía parámetros orbitales binarios. No se encontraron ondas de radio en las búsquedas de seguimiento. Una búsqueda de ondas gravitacionales del púlsar no descubrió tal emisión. El púlsar es de una clase conocida como púlsares viuda negra. El púlsar evapora a su compañero con su radiación energética y un viento de partículas. El material extirpado llena el sistema binario con una nube de plasma que absorbe ondas de radio, pero no radiación gamma.
Un segundo descubrimiento de un púlsar de rayos gamma en un sistema binario inusual se informó el 2 de febrero de 2021. [57] [58] Se pensó que era un sistema de púlsar de milisegundos "redback", pero no se habían observado pulsaciones de la estrella de neutrones. . Se utilizaron observaciones ópticas del púlsar acompañante para restringir los parámetros orbitales del sistema. Una búsqueda así dirigida de pulsaciones de rayos gamma con Einstein @ Home encontró un púlsar de baja masa que giraba a 377 hercios en una órbita de 5,5 horas con un compañero de aproximadamente una quinta parte de la masa solar. La sincronización precisa de las pulsaciones de rayos gamma reveló cambios impredecibles en el período orbital de hasta diez milisegundos. Podrían estar vinculados a cambios en la distribución de masa del compañero causados por su actividad magnética, que a su vez afectaría la órbita del púlsar a través del campo gravitacional externo cambiante.
El descubrimiento de 14 púlsares de rayos gamma previamente desconocidos en los datos de Fermi-LAT fue anunciado por el proyecto el 15 de junio de 2021. [59]
En junio de 2021, el proyecto Einstein @ Home había descubierto un total de 39 púlsares de rayos gamma en los datos de Fermi LAT. [10]
Ver también
- Onda gravitacional
- Observatorio de ondas gravitacionales con interferómetro láser (LIGO)
- Lista de proyectos de computación distribuida
Referencias
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enlaces externos
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