Ученые превращают данные в звук, чтобы слушать шепот Вселенной
Мы часто думаем об астрономии как о визуальной науке с прекрасными изображениями Вселенной. Однако астрономы используют широкий спектр инструментов анализа, помимо изображений, чтобы понять природу на более глубоком уровне. Озвучивание данных — это процесс преобразования данных в звук. Он имеет мощные приложения в исследованиях, образовании и информационно-пропагандистской деятельности, а также позволяет слепым и слабовидящим сообществам понимать сюжеты, изображения и другие данные. Его использование в качестве инструмента в науке все еще находится на ранней стадии, но группы астрономов лидируют. В статье, опубликованной в журнале Nature Astronomy, мы с коллегами обсуждаем текущее состояние сонификации данных в астрономии и других областях, делаем обзор 100 проектов, основанных на звуке, и изучаем их будущие направления.
Представьте себе такую сцену: вы находитесь на многолюдной вечеринке, которая довольно шумная. Вы никого не знаете, и все они говорят на языке, которого вы не понимаете — нехорошо. Затем вы слышите обрывки разговора в дальнем углу на вашем языке. Вы сосредотачиваетесь на этом и направляетесь, чтобы представиться. Хотя вы, возможно, никогда не были на такой вечеринке, мысль услышать узнаваемый голос или язык в шумной комнате вам знакома. Способность человеческого уха и мозга отфильтровывать нежелательные звуки и извлекать нужные звуки называется «эффектом коктейльной вечеринки».
Точно так же наука всегда расширяет границы того, что можно обнаружить, что часто требует извлечения очень слабых сигналов из зашумленных данных. В астрономии мы часто пытаемся найти самый слабый, самый дальний или самый мимолетный сигнал. Озвучивание данных помогает нам еще больше раздвинуть эти границы. В видео ниже представлены примеры того, как ультразвуковое исследование может помочь исследователям различать слабые сигналы в данных. Он включает в себя обработку девяти всплесков повторяющегося быстрого радиовсплеска под названием FRB121102. Быстрые радиовсплески — это миллисекундные всплески радиоизлучения, которые можно обнаружить на другом конце Вселенной. Мы еще не знаем, что их вызывает. Обнаружение их на других длинах волн является ключом к пониманию их природы.
Когда мы исследуем Вселенную с помощью телескопов, мы обнаруживаем, что она полна катастрофических взрывов, включая смерть звезд сверхновыми, слияния черных дыр и нейтронных звезд, которые создают гравитационные волны, и быстрые радиовсплески. Эти события позволяют нам понять экстремальную физику при самых высоких известных энергиях и плотностях. Они помогают нам измерить скорость расширения Вселенной и количество содержащейся в ней материи, а также, среди прочего, определить, где и как были созданы элементы.
Будущие объекты, такие как обсерватория Рубина и массив квадратных километров, будут обнаруживать десятки миллионов таких событий каждую ночь. Мы используем компьютеры и искусственный интеллект, чтобы справиться с этим огромным количеством обнаружений. Однако большинство этих событий представляют собой слабые всплески, и компьютеры лишь настолько хороши, чтобы их находить. Компьютер может выделить слабый всплеск, если ему дан образец «желаемого» сигнала. Но если сигналы отклоняются от ожидаемого поведения, они теряются. И часто именно эти события являются самыми интересными и дают самое глубокое понимание природы Вселенной. Использование ультразвуковой обработки данных для проверки этих сигналов и выявления выбросов может быть эффективным.
Озвучивание данных полезно для интерпретации науки, потому что люди интерпретируют звуковую информацию быстрее, чем визуальную. Кроме того, ухо может различать больше уровней высоты тона, чем глаз может различать уровни цвета (и в более широком диапазоне). Еще одно направление, которое мы изучаем для озвучивания данных, — это многомерный анализ данных, который включает в себя понимание взаимосвязей между многими различными функциями или свойствами звука. Отображение данных в десяти или более измерениях одновременно слишком сложно, а их интерпретация слишком запутана. Однако те же самые данные гораздо легче понять с помощью сонификации. Оказывается, человеческое ухо может сразу отличить звук трубы от флейты, даже если они играют одну и ту же ноту (частоту) с одинаковой громкостью и длительностью.
Почему? Потому что каждый звук включает в себя гармоники более высокого порядка, которые помогают определить качество звука или тембр. Различная сила гармоник более высокого порядка позволяет слушателю быстро идентифицировать инструмент. Теперь представьте, что информацию — различные свойства данных — можно поместить в виде различных уровней гармоник высшего порядка. Каждый изучаемый объект будет иметь уникальный тон или принадлежать к классу тонов, в зависимости от его общих свойств. Немного потренировавшись, человек мог почти мгновенно услышать и распознать все свойства объекта или его классификацию по одному тону.
Сонификация также находит широкое применение в образовании (Sonokids) и информационно-пропагандистской деятельности (например, SYSTEM Sounds и STRAUSS), а также широко применяется в таких областях, как медицина, финансы и другие. Но, возможно, его величайшая сила заключается в том, чтобы позволить слепым и слабовидящим сообществам понимать изображения и сюжеты, помогающие в повседневной жизни. Это также может способствовать проведению значимых научных исследований, причем в количественном отношении, поскольку исследовательские инструменты ультразвуковой обработки предоставляют числовые значения по команде.
Эта возможность может помочь в продвижении карьеры STEM среди слепых и слабовидящих людей. И при этом мы можем подключиться к огромному пулу блестящих ученых и критически настроенных мыслителей, которые в противном случае, возможно, не предвидели пути к науке. Что нам нужно сейчас, так это поддержка правительства и отрасли в дальнейшей разработке инструментов ультразвуковой обработки, чтобы улучшить доступ и удобство использования, а также помочь установить стандарты ультразвуковой обработки.
