Gönüllüler yıldız ışıklarında gizli kara deliklerin izini sürüyor

Gökbilimciler, görünür ışık yaymadıkları için doğrudan gözlemlenmesi güç olan kara delikleri, çevrelerindeki yıldızlarda bıraktıkları izlerden bulmaya çalışıyor. Black Hole Hunters adlı Zooniverse projesinde gönüllüler, TESS uydusunun yıldız parlaklığı ölçümlerini inceliyor; araştırmacılar da bu sınıflandırmaları simülasyonlar ve algoritmalarla birlikte kullanarak umut vadeden sinyalleri ayıklıyor. Bir ışık eğrisinde ilginç bir örüntü bulmak, kara deliğin doğrulandığı anlamına gelmiyor: adayların ayrıca incelenmesi gerekiyor. 1718

Yıldız ışığında aranan işaret ne?

Projenin hedefi, ikili yıldız sistemlerinde görülebilen kütleçekimsel öz merceklenme. İkili sistem Dünya’dan uygun, neredeyse kenardan görülen bir açıyla izlendiğinde, görünmeyen ve yoğun bir eş cisim öndeki yıldızın ışığını bükerek büyütebilir. Bu kısa süreli parlama, sistemin yörüngesi boyunca tekrar edebilir. Bu yönüyle, tek seferlik gerçekleşebilen mikromercekleme olaylarından ayrılır. 18

Araştırmacılar, yıldızın zaman içindeki parlaklık değişimlerini gösteren ışık eğrilerinde bu tekrarlayan artışı arıyor. Gönüllüler, neye bakacaklarını öğrenmeleri için simüle edilmiş örnekleri de inceliyor. Projenin SSS’sinde bu tür olayların çok seyrek olduğu ve açıklanan dönemde bir kara deliğin yol açtığı öz merceklenme olayının henüz kesin olarak saptanmadığı belirtiliyor.

Gönüllüler ve algoritmalar nasıl birlikte çalışıyor?

Black Hole Hunters, gönüllülerin çevrim içi eğitim aldıktan sonra ışık eğrilerini sınıflandırabildiği Zooniverse platformunda yürütülüyor. Proje TESS gözlemlerinden yararlanıyor; ekip, başka tarama projelerinden gelen verileri de incelemeyi planladığını belirtiyor. 1718

Gönüllülerin işaretlemeleri, araştırmacı analizinin yerine geçmiyor; büyük veri yığınında dikkat çekici örnekleri bulmaya yardımcı oluyor. Araştırmacı Adam McMaster, Nisan 2026’daki güncellemesinde gönüllülerin toplam 7,6 milyon sınıflandırma gönderdiğini bildirdi. McMaster’a göre ekip, bu sınıflandırmaları daha gelişmiş simülasyonlarla birleştirerek ışık eğrilerini ön elemeden geçiren ve en umut verici adaylara odaklanmayı sağlayan algoritmalar geliştiriyor.

Proje, Zooniverse’te 26 Ekim 2021’de başladı. Ekipte Adam McMaster, Hugh Dickinson ve Matthew Middleton’ın yanı sıra Southampton Üniversitesi, Open University ve Flatiron Institute’tan araştırmacılar yer alıyor. Southampton Üniversitesi, 2024’te Middleton ve McMaster’ın Dickinson’la yürüttüğü çalışmayı ve gönüllülerin projeye katılımını destekleyen bir hibeyi de duyurdu. 17

Higgs Hunters’ın gösterdiği ve göstermediği

Higgs Hunters, kara delikleri değil, parçacık çarpışmalarını araştıran ayrı bir yurttaş bilimi projesiydi. Gönüllüler, Büyük Hadron Çarpıştırıcısı’ndaki ATLAS deneyinden alınan görüntülerde merkez dışı köşeler aradı: parçacık izlerinin çarpışmanın ana noktasından uzakta başlıyor gibi göründüğü işaretler. Bu tür izler, bozunmadan önce bir mesafe kat etmiş parçacıklara dair ipucu olabilir; ancak tek başına sıra dışı bir görüntü yeni bir parçacığın kanıtı sayılmaz. 10

Projeyi değerlendiren bir araştırma, uzman olmayan gönüllülerin uzun ömürlü parçacık bozunmalarını ve diğer sıra dışı özellikleri belirleme performansını inceledi. Çalışılan görüntülerde gönüllülerin verimliliği ve yanlış alarm oranı, ATLAS algoritmalarınınkiyle karşılaştırılabilir düzeydeydi. Gönüllüler, daha yakından incelenmesi gereken beklenmedik özellikler taşıyan olayları da işaretledi. 3

Oxford Üniversitesi’ne göre Higgs Hunters’a 170’ten fazla ülkeden 42.280 kişi katıldı; projenin sonraki analiz aşamalarında Birleşik Krallık’taki öğrenciler de yer aldı. Bu rakamlar Higgs Hunters’a ait. Black Hole Hunters’ın sınıflandırma sayılarıyla karıştırılmamalı ve gönüllülerin her bilimsel görevde algoritmalardan daha iyi olduğu şeklinde yorumlanmamalı. 4

Yurttaş biliminin katkısı

Bu iki proje, halkın bilimsel araştırmaya katılımının pratik bir yönünü gösteriyor: eğitim almış gönüllüler geniş veri kümelerini inceleyebilir ve araştırmacıların daha sonra değerlendireceği örüntülere dikkat çekebilir. Higgs Hunters, belirli bir görüntü sınıflandırma görevinde insan performansını algoritmalarla karşılaştırdı. Black Hole Hunters ise farklı türdeki astronomi verilerinde gönüllü sınıflandırmalarını simülasyonlar ve otomatik ön eleme yöntemleriyle birlikte kullanıyor. Her iki durumda da bir adayın doğrulanması, bilimsel takip ve inceleme gerektiriyor. 318