DESI早期发布的数据保存了近两百万个天体

　　这个暗能量光谱仪器位于基特峰国家天文台的Mayall 4米望远镜的顶部。DESI在2020年和2021年收集的早期数据现已公开。鸣谢:玛丽莲·萨金特/伯克利实验室

　　据劳伦斯·伯克利国家实验室（劳伦·拜伦）：宇宙很大，而且越来越大。为了研究暗能量，即我们宇宙加速膨胀背后的神秘力量，科学家们正在使用暗能量光谱仪器(DESI)绘制4000多万个星系、类星体和恒星的地图。今天，该合作公开发布了第一批数据，其中有近200万个对象供研究人员探索。

　　80tb的数据集来自2020年和2021年实验的“调查验证”阶段六个月期间的2480次曝光。在打开仪器和开始正式科学运行之间的这段时间里，研究人员确保他们使用望远镜的计划符合他们的科学目标——例如，通过检查观察不同亮度的星系需要多长时间，以及验证选择的恒星和星系进行观察。

　　DESI的联合发言人、能源部劳伦斯伯克利国家实验室(伯克利实验室)的科学家Nathalie Palanque-Delabrouille说:“DESI工作得如此出色，它在调查验证期间获得的科学级数据量与以前完成的巡天调查相当，这是一个巨大的成就。”“这一里程碑表明，DESI是一个独特的光谱工厂，其数据不仅可以用于暗能量的研究，还将受到整个科学界的觊觎，以解决其他主题，如暗物质，引力透镜和星系形态学。”

　　今天，该合作组织还发表了一系列与早期数据发布相关的论文，其中包括星系集群的早期测量，稀有物体的研究，以及仪器和调查操作的描述。新论文建立在DESI第一次测量宇宙距离尺度的基础上，该测量于4月份发表，使用了前两个月的例行调查数据(不包括在早期数据发布中)，也显示了DESI完成其设计目标的能力。

　　DESI使用5000个机器人定位器来移动光纤，这些光纤可以捕捉数百万或数十亿光年之外的物体发出的光。它是世界上最强大的多目标巡天摄谱仪，能够在一个晚上测量超过100，000个星系的光。这种光告诉研究人员一个物体有多远，从而构建出一个三维宇宙地图。

　　“调查验证对DESI非常重要，因为它允许我们在开始主要调查之前，调整我们对所有对象的选择，包括恒星，明亮的星系，发光的红色星系，发射线星系和类星体，”法国替代能源和原子能委员会(CEA)的科学家Christophe Yeche说，他是目标选择小组的共同领导。“我们已经能够优化我们的选择，并确认我们的观察策略。”

　　随着宇宙的膨胀，它拉长了光的波长，使其变得更红——这一特性被称为红移。星系越远，红移越大。德西专门收集红移，然后用来解决一些天体物理学的最大难题:暗能量是什么，以及它在整个宇宙历史中是如何变化的。

　　虽然DESI的主要目标是了解暗能量，但许多数据也可以用于其他天文学研究。例如，早期发布的数据包含一些众所周知的天空区域的详细图像，如哈勃深空。

　　“有一些我们已经深入了解的常见领域，”伯克利实验室的科学家斯蒂芬·贝利(Stephen Bailey)说，他是DESI的数据管理负责人。“我们已经在社区其他人感兴趣的区域拍摄了有价值的光谱图像，我们希望其他人会利用这些数据做更多的科学研究。”

　　两个有趣的发现已经浮出水面:恒星大量迁移到仙女座星系的证据，以及难以置信的遥远类星体，这是有时在星系中心发现的极其明亮和活跃的超大质量黑洞。

　　“我们在很深的地方观察了一些区域。人们已经查看了这些数据，并发现了非常高的红移类星体，它们仍然非常罕见，基本上任何关于它们的发现都是有用的，”伯克利实验室的博士后研究员安东尼·克雷明说，他领导了早期数据发布的数据处理。“这些高红移类星体通常是用非常大的望远镜发现的，所以DESI一个更小的4米巡天仪器-可以与那些更大的专用天文台竞争的事实是我们非常自豪的成就，并证明了该仪器的非凡吞吐量。”

　　巡天验证也是测试将DESI的10台光谱仪(将星系的光分成不同颜色)的原始数据转化为有用信息的过程的机会。

　　这一小块DESI数据左边是地球，右边是时间回溯。每个点代表一个星系(蓝色)或类星体(红色)。一个物体越向右，它就越远。上面的楔形包括了大约120亿年前的物体。底部的楔形放大了更近的星系的细节。团块、线和空白点是宇宙中真实的结构，显示了星系如何聚集在一起或在巨大的尺度上留下空隙。鸣谢:埃莉诺·唐宁/DESI合作

　　国家能源研究科学计算中心(NERSC)的数据架构师劳里·斯蒂芬妮(Laurie Stephey)说，“如果你看着它们，直接来自相机的图像看起来就像是无意义的——就像奇怪、模糊的图像上的线条。”NERSC是处理DESI数据的超级计算机。“神奇的事情发生在处理过程中，软件能够解码数据。令人兴奋的是，我们有技术让研究界可以获得这些数据，而且我们可以支持“什么是暗能量”这个大问题"

　　DESI的早期数据是NERSC的一个独特项目。所有实验的代码，包括计算繁重的代码，都是用编程语言Python编写的，而不是传统的C++或Fortran。

　　“这是第一次使用纯Python被证明是NERSC主要实验的可行方法，从那以后，Python在我们的用户工作负载中变得越来越常见，”Stephey说。

　　DESI收集光谱，即太空中物体发出的不同频率的光。这种光告诉研究人员该物体有多远，这意味着他们可以创建一个宇宙的3D地图。这个光谱来自一个距离地球超过120亿光年的遥远的类星体。宇宙的膨胀拉长了光的波长，将其转换成红外线。鸣谢:埃莉诺·唐宁/DESI合作

　　DESI早期数据发布现在可以通过NERSC免费访问。

　　实验中还有大量的数据。DESI的五年计划已经进行了两年，并提前完成了收集超过4000万个红移的目标。该调查已经在其科学运行中编目了超过2600万个天文物体，并且每月增加100多万个。

　　这项研究发表在arXiv预印本服务器上。