Ferndiagnose
Daten des James-Webb-Teleskops interaktiv auswerten
Die ersten Bilder des James-Webb-Weltraumteleskops sind da – und spektakulär. Doch Wissenschaftler erhoffen sich von der 10-Milliarden-Dollar-Maschine mehr als hübsche Desktophintergründe. Die wissenschaftliche Auswertung der Rohdaten ist zwar weniger farbenfroh, aber nicht minder spannend. Wir zeigen, wie Sie mit der Python-Bibliothek Jdaviz weit entfernte Objekte spektralanalytisch untersuchen – ganz ohne Programmierarbeit.
Dass der US-Präsident die ersten Ergebnisse eines wissenschaftlichen Experiments präsentiert, ist auch bei der NASA nicht alltäglich. Beim James-Webb-Space-Telescope (JWST) jedoch ließ es sich Joe Biden nicht nehmen, eines der ersten Bilder der Öffentlichkeit vorzustellen. Schnell machten sie in allen Medien die Runde: die bunten Klippen und Berge aus dem Carina-Nebel und die Deep-Field-Aufnahme aus dem Galaxienhaufen SMACS 0723 zum Beispiel. Die Bilder beweisen, welchen Sprung die Technik seit dem Start des Hubble-Teleskops im Jahr 1990 gemacht hat. Um die wissenschaftlichen Forschungsfragen zu beantworten, bei denen das JWST helfen soll, muss man aber weniger auf die Bilder und genauer auf die Rohdaten der Sensoren schauen. Einen ersten Einblick in die Forschungsfragen haben wir bereits mit der Erklärung der Instrumente des Teleskops veröffentlicht [1].
Nicht nur die Instrumente sind neu, auch bei der Bereitstellung der Daten hat sich seit 1990 einiges getan: Um an die ersten Daten zu kommen, müssen Sie nicht bei der NASA, der ESA oder an einer US-Universität angestellt sein. Viele der Ergebnisse, die in den ersten fünf Monaten gesammelt werden, stehen jedermann kostenlos und frei zugänglich im Internet zur Verfügung. Und noch besser: Passend zu den Daten hat das Space-Telescope-Science-Institute (STScI) vor dem Start des JWST die Python-Bibliothek Jdaviz veröffentlicht, mit der man die Daten in einer grafischen Oberfläche visualisieren und auswerten kann. Die Bibliothek ist keine Spielerei, sondern ein ernsthafter Werkzeugkasten für Profis. Dieser Artikel zeigt exemplarisch, wie Sie ohne Programmierarbeit mit fertigen Werkzeugen an die ersten Rohdaten kommen und die Zusammensetzung eines weit entfernten Sterns mittels Spektralanalyse identifizieren. Vorab: Der im Folgenden gezeigte Weg ist nur eine Art der Auswertung für eine Art von Daten eines JWST-Instruments. Selbst wenn Sie bei Ihren ersten Forschungen nur bereits Bekanntes bestätigen und zum Stand der Forschung nicht direkt neue Erkenntnisse beitragen können, ist das ein lohnenswerter Ausflug – und Sie bekommen einen Eindruck, wie Astronomie heute funktioniert.