[論文レビュー] Maximizing Science in the Era of LSST: A Community-Based Study of Needed US Capabilities

Joan Najita, Beth Willman+49 more|arXiv (Cornell University)|Oct 5, 2016

Advanced Data Storage Technologies参考文献 1被引用数 14

ひとこと要約

このコミュニティ主導の研究では、大型シンプレクティックスルーリング望遠鏡（LSST）からの科学的帰結を最大限に引き出すために必要な米国の地上基盤光学赤外線（OIR）能力を特定し、その優先順位を付けている。主な対象は、望遠鏡、機器、計算機、データインfra構造であり、10年周期調査の優先分野と一致する6つの主要な科学プログラムに焦点を当てている。本研究は、太陽系から宇宙論に至る分野におけるLSST駆動型の発見を支援するため、既存および計画中の施設がどのように最適に機能できるかを定量的に評価している。

ABSTRACT

The Large Synoptic Survey Telescope (LSST) will be a discovery machine for the astronomy and physics communities, revealing astrophysical phenomena from the Solar System to the outer reaches of the observable Universe. While many discoveries will be made using LSST data alone, taking full scientific advantage of LSST will require ground-based optical-infrared (OIR) supporting capabilities, e.g., observing time on telescopes, instrumentation, computing resources, and other infrastructure. This community-based study identifies, from a science-driven perspective, capabilities that are needed to maximize LSST science. Expanding on the initial steps taken in the 2015 OIR System Report, the study takes a detailed, quantitative look at the capabilities needed to accomplish six representative LSST-enabled science programs that connect closely with scientific priorities from the 2010 decadal surveys. The study prioritizes the resources needed to accomplish the science programs and highlights ways that existing, planned, and future resources could be positioned to accomplish the science goals.

研究の動機と目的

• LSST調査からの科学的成果を最大化するために必要な地上基盤光学赤外線（OIR）能力を特定・優先順位付けすること。
• 既存、計画中、および将来の米国のOIR施設が、LSST駆動型の科学プログラムをどのように最適に支援できるかを評価すること。
• 2010年10年周期調査の科学的目標に沿って、インfra構造投資を調整すること。特に6つの代表的な科学プログラムに焦点を当てる。
• 米国の天文学インfra構造における資源配分の定量的かつ科学的根拠に基づいたロードマップを提供すること。

提案手法

• LSST駆動型の科学プログラム6つを対象に、コミュニティ主導で科学的根拠に基づいた分析を実施。これらのプログラムは10年周期調査の優先分野と強く関連している。
• 各科学プログラムに必要な観測時間、機器、計算リソース、データ処理能力を評価した。
• 科学的インパクトと実装可能性に基づき、能力の優先順位を付けるために定量的指標を用いた。
• 既存、計画中、および将来の米国のOIR施設が、特定されたニーズを満たす役割を評価した。
• 多様な分野の専門家52名（米国の主要な天文学者・天体物理学者）からのフィードバックを統合した。
• 国家的インfra構造投資をLSST科学の目的に一致させる戦略的フレームワークを提供した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LSST調査からの科学的成果を最大化するために、具体的にどのような地上基盤OIR能力が不可欠か？
• RQ2 既存および計画中の米国の望遠鏡、機器、計算リソースを、LSST科学プログラムを最適に支援するためにどのように最適に配分できるか？
• RQ3 LSST駆動型の主要な科学的目標を達成するために必要な定量的リソース要件（観測時間、データ処理、機器など）は何か？
• RQ4 特定された能力は、2010年10年周期調査で確立された優先分野とどのように一致するか？
• RQ5 米国がLSST時代の天文学分野で先導的役割を果たし続けるために、どのような戦略的インfra構造投資が必要か？

主な発見

• 本研究では、望遠鏡、機器、計算、データインfra構造の分野で、LSSTの科学的成果を最大化するために12の重要なOIR能力を特定した。
• LSSTが検出する一時的・変動的天体の追跡観測には、大口径光学赤外線望遠鏡での重要な観測時間の確保が不可欠である。
• 超新星、変光星、近地小惑星などの動的現象を研究するには、高頻度で広視野の画像撮影および分光測定能力が必要である。
• LSSTのデータ量を処理し、まれなまたは微弱な信号を抽出するには、高度なデータ処理および機械学習インfra構造が必要不可欠である。
• 本研究は、既存の米国施設を再編成または再優先順位付けすれば多くのニーズを満たせると指摘しているが、特定の高インパクト能力については新たな投資が必要であると結論づけている。
• 国家的インfra構造投資をLSST科学の目標に一致させる戦略的ロードマップを提言しており、米国の天文学資金の最適なリターンを確保する。