.A Billion Galaxies at a Glance: NASA’s Roman Odyssey Into Deep Space

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.ISS Crew Assists Axiom Mission 3 Astronauts on Advanced Space Research

ISS 승무원은 고급 우주 연구에서 Axiom Mission 3 우주비행사를 지원합니다

Axiom Mission 3 우주비행사 및 Expedition 70 승무원

주제:우주 비행사공리 공간국제 우주 정거장NASA NASA 기준 2024년 1월 23일 Axiom Mission 3 우주비행사 및 Expedition 70 승무원 2024년 1월 20일 승무원 인사말 행사 후 Axiom Mission 3 우주 비행사 4명(앞줄)과 Expedition 70 승무원 7명이 카메라를 향해 손을 흔들고 있습니다. 출처: NASA TV

Expedition 70 승무원은 Axiom Mission 3(Ax-3) 손님을 지원하는 동시에 다양한 연구 활동과 우주복 유지 관리에 화요일을 보냈습니다 . Ax-3 승무원 4명은 지구와 우주 혜택을 위한 암 연구, 우주 식물학, 로봇 공학을 탐구하면서 바쁜 나날을 보냈습니다. 우주 비행사 Andreas Mogensen, Loral O'Hara 및 Satoshi Furukawa는 화요일 일정의 일부를 Ax-3 임무에 바쳤습니다.

세 사람은 4명의 개인 우주비행사가 궤도에서의 생활 속도를 파악하고 첨단 미세중력 과학을 수행하도록 도왔습니다. 안데스 산맥에 있는 두 개의 호수 안데스 산맥의 Laguna del Maule(왼쪽)과 Laguna Fea(오른쪽)는 칠레에 위치한 화산 지대 내에 있습니다. 이 사진이 찍힐 때 국제 우주 정거장은 상공 267마일의 궤도를 돌았습니다. 크레딧: NASA ESA( 유럽 우주국 )의 Mogensen은 Ax-3 승무원이 궤도 실험실 전체의 시스템에 익숙해지도록 몇 시간을 보냈습니다.

NASA 의 O'Hara는 Ax-3 우주 식물학 조사를 위해 생명과학 글러브박스(LSG)를 설치했고, JAXA (일본 항공우주 탐사)의 Furukawa는 Ax-3 암 연구를 위해 세포 샘플을 관찰하기 위해 현미경을 활성화했습니다. Ax-3 사령관 Michael López-Alegría와 임무 전문가 Alper Gezeravcı는 Kibo 실험실 모듈의 LSG에서 근무하며 우주 재배 식물의 유전자 편집을 테스트했습니다 .

결과는 식물이 무중력에 적응하고 승무원의 건강을 증진할 수 있도록 유전자 변형을 가능하게 할 수 있습니다. Ax-3 조종사 Walter Villadei는 지구와 우주에서 암을 예측하고 예방하는 방법을 알아보기 위해 Kermit 현미경 내부의 세포 샘플을 살펴보았습니다 .

안데스 산맥에 있는 두 개의 호수

아르헨티나 발데스 반도 골포 산 마티아스(Golfo San Matias)와 골포 누에보(Golfo Nuevo) 사이에 있으며 다양한 해양 및 육지 야생동물이 서식하는 아르헨티나의 발데스 반도(Valdes Peninsula)는 국제 우주 정거장에서 아르헨티나 해 상공 269마일 궤도를 돌고 있는 모습입니다. 크레딧: NASA Ax-3

임무 전문가 Marcus Wandt는 우주 정거장에서 지구상의 로봇을 원격으로 제어하는 ​​능력을 테스트했습니다. 콜럼버스 실험실 모듈에서 일하면서 Wandt는 랩톱 컴퓨터를 사용하여 우주선에서 제어되는 다른 행성에서 로봇 탐사 임무를 시뮬레이션하는 지구 경계 로봇 팀을 지휘했습니다. Mogensen은 계속해서 음식 팩을 정리하고 정신 건강 연구를 위해 가상 현실 하드웨어를 충전한 다음 중학생을 위한 우주 물리학 시연을 비디오 녹화했습니다. Furukawa는 Unity 모듈 내부의 통풍구를 청소하기 전에 과학 냉동고와 연소 연구 장비를 수리했습니다.

후루카와는 NASA 비행 엔지니어 Jasmin Moghbeli와 함께 시력 검사를 받으며 하루를 마무리했습니다. O'Hara는 두 우주비행사의 시신경, 망막, 각막을 검사하는 의료 영상 장비를 작동했습니다. Moghbeli는 이전에 우주복 헬멧에 카메라와 조명을 설치하고 테스트했습니다. Roscosmos 에서 온 궤도 실험실의 우주 비행사 세 명은 국제 우주 정거장 부문의 운영에 중점을 두었습니다 .

베테랑 비행 엔지니어인 Oleg Kononenko는 Zvezda 서비스 모듈을 검사하고 Nauka 과학 모듈의 통신 및 컴퓨터 시스템을 서비스하는 데 하루를 보냈습니다. 비행 엔지니어 Nikolai Chub는 Zvezda의 창문 상태를 사진으로 찍은 다음 자기장 및 전기장과 같은 미세 중력 조건이 유체 물리학에 어떤 영향을 미치는지 연구했습니다. 비행 엔지니어 콘스탄틴 보리소프(Konstantin Borisov)는 지구 관측 장비를 비활성화하고 지구 궤도를 선회하는 동안 스테이션이 경험하는 진동 데이터를 다운로드한 다음 궤도 배관 작업을 수행했습니다.

https://scitechdaily.com/iss-crew-assists-axiom-mission-3-astronauts-on-advanced-space-research/

 

 

 

.A Billion Galaxies at a Glance: NASA’s Roman Odyssey Into Deep Space

한 눈에 보는 10억 개의 은하: NASA의 심우주로의 로마 여행

천체 물리학 시뮬레이션 은하 개념

주제:천체물리학암사슴NASA로마 우주 망원경 작성자: SHANNON BRESCHER SHEA, 미국 에너지부, 2024년 1월 23일 천체 물리학 시뮬레이션 은하 개념

NASA의 낸시 그레이스 로마 우주 망원경(Nancy Grace Roman Space Telescope)은 SLAC 국립 가속기 연구소(National Accelerator Laboratory)를 포함한 과학자들이 생성한 3,300만 개의 은하계를 포함하는 시뮬레이션을 통해 10억 개가 넘는 은하계를 분석할 예정입니다. 신용: SciTechDaily.com

-NASA 의 다가오는 로마 우주 망원경은 Rubin/LSST 프로젝트와 함께 3,300만 개의 은하 시뮬레이션의 도움을 받아 10억 개가 넘는 은하를 탐험할 것입니다. 이러한 노력은 관측 데이터와 천체물리학 이론을 비교함으로써 암흑물질과 우주의 진화에 대한 이해를 높이는 데 도움이 될 것입니다. 10억 개 이상 – 이는 NASA의 낸시 그레이스 로마 우주 망원경이 발사 후 데이터를 수집할 은하 수의 수입니다.

천체물리학자들이 해당 데이터를 해석할 수 있도록 에너지부 산하 SLAC 국립 가속기 연구소(SLAC National Accelerator Laboratory ) 과학자들을 포함한 과학자들이 해당 데이터에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 만들고 있습니다. 시뮬레이션에는 실제 데이터 세트 크기의 1%에 불과한 3,300만 개의 은하계가 포함됩니다. 그러나 관측 결과를 다른 망원경의 관측 결과와 비교하는 데 필수적입니다.

망원경 작동 및 암흑물질 탐사 지구 궤도를 도는 지점에서 로마 망원경은 우주 조사에 사용될 것입니다. 칠레 산꼭대기에서 진행될 루빈/LSST 암흑에너지 과학 협력도 마찬가지다. 개별 물체의 근접 사진을 찍는 도구와 달리 이 프로젝트는 하늘의 거대한 범위에 대한 데이터를 수집합니다. 두 프로젝트 모두 가시광선을 방출하는 물체의 사진을 엄청나게 많이 찍을 것입니다.

로마 시뮬레이션 딥 필드

거대한 카메라를 상상해 보세요. 실제로 LSST에 탑재될 카메라는 지금까지 만들어진 디지털 카메라 중 가장 큰 것입니다. 로마 망원경은 가시 스펙트럼 밖의 빛을 포착하는 분광 데이터도 수집합니다. 로마 시뮬레이션 딥 필드 수십만 개의 은하계가 포함된 이 시뮬레이션된 로마 심층 이미지는 합성 측량의 1.3%에 불과하며, 이는 그 자체로 Roman이 계획한 측량의 1%에 불과합니다.

은하계는 색상으로 구분되어 있습니다. 빨간색일수록 멀리 있고 흰색일수록 가깝습니다. 시뮬레이션은 현재 망원경으로는 불가능한 방식으로 크고 깊은 조사를 수행하고 우주를 통계적으로 연구하는 Roman의 능력을 보여줍니다. 출처: M. Troxel 및 Caltech-IPAC/R. 

이론적 비교와 우주 진화 이 사진들을 종합하면 과학자들은 암흑 물질 과 우주가 어떻게 진화했는지 파악하는 데 도움이 됩니다. 천체 물리학자들은 우리 우주의 초기 버전이 어떻게 오늘날 우리가 알고 있는 우주로 성장했는지 설명하는 이론을 개발했습니다. 이러한 이론을 바탕으로 우리는 우주가 어떤 모습이어야 하는지 예측합니다. 과학자들은 이러한 망원경의 관측 결과를 예측과 비교함으로써 자신의 이론을 수정해야 하는지 확인할 수 있습니다.

망원경 데이터의 디지털 시뮬레이션은 과학자들이 이러한 비교를 수행하는 데 도움이 됩니다. 로마 망원경에 대한 시뮬레이션은 모의 우주를 기반으로 합니다. 천체 물리학자들은 이전에 Rubin/LSST 암흑 에너지 과학 협력을 위해 이 디지털 우주를 만들었습니다. 연구원들은 DOE Office of Science 사용자 시설인 국립 에너지 연구 과학 컴퓨팅 센터에서 이 작업 중 일부를 수행했습니다. 동일한 소스에서 가져온 시뮬레이션은 과학자들이 두 세트의 실제 관찰 데이터를 비교하는 데 도움이 됩니다. 관찰 내용을 비교함으로써 과학자들은 두 가지 모두에 존재하는 동일한 물체를 볼 수 있습니다. 이를 통해 흐릿한 이미지가 두 개 이상의 개별 개체에 대한 것인지 여부를 확인할 수 있습니다.

NASA 로마 우주 망원경 예술 컨셉 일러스트

NASA 로마 우주 망원경 예술 컨셉 일러스트 출처: NASA의 고다드 우주 비행 센터

결론: 우주에 대한 더 넓은 이해 우리 우주는 광대한 곳이다. 어떤 망원경도 전체 사물의 이미지를 촬영할 수 없습니다. 하지만 이러한 시뮬레이션은 두 망원경의 데이터를 결합하여 우주와 우주의 오랜 역사를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줄 것입니다.

https://scitechdaily.com/a-billion-galaxies-at-a-glance-nasas-roman-odyssey-into-deep-space/

 

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메모 2401240530 나의 사고실험 qpeoms 스토리텔링

우주의 수많은 물질들은 다 어디에서 왔을까? '암흑에너지에서 왔다'는 것이 나의 견해이기도 하다. 그 물질들은 아원자들을 단위로 하는 거대한 질량더미들이다. 하지만 그 암흑에너지는 보통물질이며 다중우주의 qpeoms.inside에서 두개 이상의 oser 현란한 발동작으로 oss(abs.zerosum.structure)가 생성된 msbase.banc 음물질들이다. 허허.

No photo description available.

-NASA's upcoming Rome Space Telescope, in conjunction with the Rubin/LSST project, will explore more than a billion galaxies with the help of simulations of 33 million galaxies. These efforts will help advance our understanding of dark matter and the evolution of the universe by comparing observational data with astrophysical theory. More than 1 billion – that’s how many galaxies NASA’s Nancy Grace Roman Space Telescope will collect data on after launch.

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Memo 2401240530 My thought experiment qpeoms storytelling

Where do all the countless substances in the universe come from? It is also my opinion that ‘it came from dark energy’. The substances are huge piles of mass made up of subatoms.

However, the dark energy is ordinary matter and msbase.banc negative matter in which oss (abs.zerosum.structure) is created through the brilliant actions of two or more osers in the qpeoms.inside of the multiverse. haha.

Sample oms.vix.a (standard2)
2401030806
vix.a'6//vixx.a(b1,g3,k3,o5,n6)
b0acfd0000e0
000ac0f00bde
0c0fab000e0d
e00d0c0b0fa0
f000e0b0dac0
d0f000cae0b0
0b000f0ead0c
0deb00ac000f
ced0ba00f000
a0b00e0dc0f0
0ace00df000b
0f00d0e0bc0a


sample qoms (standard)
0000000011=2,0
0000001100
0000001100
0000010010
0001100000
0101000000
0010010000
0100100000
2000000000
0010000001


sample pms (standard)
q0000000000
00q00000000
0000q000000
000000q0000
00000000q00
0000000000q
0q000000000
000q0000000
00000q00000
0000000q000
000000000q0

 

 

Sample oss.base (standard)
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzz
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca

 

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