在探索宇宙奥秘的征途中，一项名为“暗能量探索者”的参与式科学项目正悄然改变着天文学研究的面貌。该项目聚焦于协助霍比-埃伯利望远镜暗能量实验（HETDEX），共同揭开宇宙最大谜团之一——暗能量的神秘面纱。
HETDEX的核心目标是构建一幅前所未有的宇宙地图，涵盖数以百万计的特定星系，这些星系以其独特的莱曼α发射线为标志，这些发射线与激发态氢气紧密相关，是追踪宇宙大尺度结构和测量宇宙膨胀速率的关键线索。科学家们计划通过观测距离地球约90亿至110亿光年的星系，进一步验证或挑战现有的暗能量理论。然而，这一雄心勃勃的计划面临着一个巨大的挑战：数据量过于庞大。
由于HETDEX采用的是无目标巡天观测方式，即对广阔天空进行多年的反复扫描，而非针对特定目标，这导致项目团队迅速被海量的观测数据淹没。为了应对这一挑战，HETDEX需要一种全新的解决方案，以高效地从数以亿计的光谱中筛选出有价值的星系信息。正是在这样的背景下，“暗能量探索者”项目应运而生。
“暗能量探索者”是一个面向公众的参与式科学项目，旨在通过培训来自不同背景的志愿者，如初中生至退休人员，使他们能够学会如何从HETDEX的观测数据中识别并分类星系。该项目特别注重无术语教程的开发，确保每位参与者都能轻松上手，成为“HETDEX天文学家”，将每个观测源分类为“保留”或“丢弃”的天体。
自2021年启动以来，“暗能量探索者”已取得了显著成果。来自全球150多个国家的超过18000名志愿者参与了该项目，共同完成了600多万个星系分类。这些宝贵的分类数据不仅为科学家提供了重要的研究基础，还展示了公众在科学发现中的巨大潜力。
为了确保分类的准确性，“暗能量探索者”项目采用了双重保障策略。首先，每个观测源都会被至少10名志愿者进行分类，然后对这些分类结果进行平均，以得出星系探测结果正确的概率。其次，项目还引入了机器学习技术，以提高分类效率。然而，值得注意的是，机器学习并非万能的解决方案。在没有足够精确和丰富的训练数据的情况下，其性能会大打折扣。因此，“暗能量探索者”项目所提供的丰富数据成为了机器学习算法不可或缺的训练资源。
通过结合参与式科学与机器学习，“暗能量探索者”项目为天文学研究开辟了新的道路。未来，这些分类数据不仅可用于训练有监督的机器学习算法，还有助于理解无监督算法的工作原理。这一创新性的合作模式不仅提高了星系分类的准确性和效率，还避免了可能污染最终用于暗能量计算的星表的错误探测。随着项目的持续推进，“暗能量探索者”将继续为解开宇宙之谜贡献重要力量。
