Una nuova pietra miliare nella preparazione alla rivoluzione osservativa del Vera C. Rubin Observatory è stata raggiunta con la presentazione di AGILE (AGNs In the LSST Era), un software di simulazione “end‑to‑end” che riproduce in modo realistico il cielo che verrà osservato dalla survey LSST.

Il lavoro è frutto di una collaborazione internazionale guidata dall’INAF Osservatorio Astronomico di Roma, in collaborazione con l’INAF - Osservatorio Astronomico di Padova,  il Dipartimento di Fisica “Ettore Pancini” dell’Università di Napoli Federico II, l’Universita’ di Southampton e di Belgrado, ed è ora online con il primo rilascio di dati simulati.

AGILE non è una semplice collezione di cataloghi teorici, ma una pipeline che ricostruisce l’intero processo osservativo previsto per LSST, generando cataloghi fisici di galassie, stelle e nuclei galattici attivi (AGN) con proprietà realistiche, producendo immagini simulate e processandole con le stesse pipeline che verranno applicate ai dati reali. In questo senso, AGILE offre un “prodotto finale” che anticipa esattamente ciò che la comunità scientifica avrà a disposizione grazie ai futuri dati LSST.

Il primo rilascio di dati, AGILE DR1, copre un’area di 24 gradi quadrati di cielo e comprende oltre 8 milioni di oggetti simulati, tra cui più di 300.000 AGN, con immagini simulate relative ai primi tre anni di survey in una porzione ridotta.

Questi dati rappresentano un banco di prova fondamentale per testare e ottimizzare metodi di identificazione e classificazione degli oggetti nei dataset LSST di domani. "Con AGILE", spiega Akke Vitanen, exPostDoc in INAF, "possiamo simulare non solo gli oggetti astrofisici, ma anche come questi verranno osservati concretamente da LSST, dalle proprietà fisiche alle immagini realistiche, fino alle catalogazioni finali. Questo ci permette di valutare in anticipo l’efficacia delle tecniche di selezione degli AGN e di capire quali effetti di selezione influenzeranno i campioni osservati".

L’importanza di simulazioni di questo tipo diventa evidente quando si considera la portata delle survey che stanno entrando in funzione. Nei prossimi anni LSST - insieme a Euclid ed eROSITA - mapperà il cielo con una profondità e una copertura senza precedenti, in grado di rilevare decine di milioni di AGN, ma di identificarli tra miliardi di galassie e stelle e di quantificarne l’efficienza di selezione. Senza simulazioni realistiche come quelle fornite da AGILE, sarebbe difficile sviluppare e validare in anticipo gli strumenti analitici necessari per affrontare questi dataset.

"La vera sfida per l’astronomia moderna", osserva Angela Bongiorno, ricercatrice INAF e PI del progetto, "non è più la scarsità di dati, ma la capacità di sviluppare metodi che ci permettano di interpretarli correttamente, tenendo conto dei bias osservativi e delle limitazioni di ciascun strumento. AGILE ci dà proprio questo, un banco di test completo per affinare le tecniche prima che arrivino i dati reali".

AGILE è stato sviluppato nell’ambito del contributo in‑kind di INAF alla collaborazione LSST, e rappresenta un tassello significativo per garantire i diritti di accesso ai dati della survey per la comunità italiana. Il ruolo di INAF nello sviluppo del software, nella modellizzazione della popolazione di AGN e nella realizzazione delle simulazioni sottolinea l’impegno dell’INAF nella preparazione scientifica alle grandi survey del prossimo decennio.

Con AGILE, l’astronomia italiana guarda già alla prossima frontiera dell’osservazione del cielo, dove sarà fondamentale disporre di strumenti in grado di interpretare i dati con precisione e profondità.

Crediti per l'immagine:  Image of the Vera Rubin Observatory (link all'immagine)
credit: National Optical-Infrared Astronomy Research Laboratory (NOIRLab)
license: Creative Commons Attribution 4.0 International License (The used image has been slightly modified) 

Per saperne di più:

Leggi l’articolo “AGILE: an end-to-end Rubin-LSST simulation of AGNs, galaxies, and stars I. Software description and first data release” di A. Viitanen, A. Bongiorno, I. Saccheo, A. Grazian, M. Paolillo, V. Petrecca, D. De Cicco, D. Roberts, F. Shankar, V. Allevato, E. Merlin, D. Ilić, A. B. Kovačević G. De Somma, M. Di Criscienzo, L. Girardi, M. Marconi, A. Mazzi, G. Pastorelli, M. Trabucchi, T. Ananna, R. J. Assef, W. N. Brandt, M. Brescia, A. W. Graham, G. Li, D. Marsango, A. Peca, M. Polioudakis, C. M. Raiteri, B. Rani, C. Ricci, G. Richards, M. Salvato, S. Satheesh-Sheeba, R. Shirley, S. Tang, M. J. Temple, F. Tombesi, I. Yoon, F. Zou.