Удивительно, как данные, которые мы собираем о небесных объектах во Вселенной, экспоненциально растут каждое десятилетие! Например, многочисленные обзоры неба показали, как объем данных вырастет с терабайтов до сотен петабайтов в следующем десятилетии! Использование только экспериментальных и теоретических подходов в астрономии не поможет нам эффективно интерпретировать данные.

Данные становятся настолько большими и сложными, что ученые могут быть не в состоянии интерпретировать данные исключительно без того, чтобы сходить с ума по цифрам!

Итак, появилась новая методология астрономии, управляемой данными, с вычислительной поддержкой, известная как астрономия, управляемая данными. Здесь наука о данных встречается с физикой. У нас могут быть формулы и лабораторное оборудование, необходимые для проведения теста, но экономическая идея дефицита была проблемой. У нас нет времени решать проблемы. Но использование систем данных, функций архивирования данных, рабочих процессов и численного моделирования поможет нам найти «иголку в стоге сена» астрономии — найти редкие астрофизические объекты, по которым астрономы смогут узнать об экстремальных/необычных явлениях.

Именно здесь появляется идея астроинформатики, использующей управляемые данными алгоритмы машинного обучения для обработки больших и архивных данных, чтобы физики и астрономы могли интерпретировать вселенную. Данные изображений космических аппаратов, полученные в результате миссий Солнечной системы, данные космических исследований экзопланет и космологическое моделирование крупномасштабных структур включают использование этих алгоритмов, управляемых данными. Но очень умный и легкий способ решить самую трудную из проблем в астрономии — использовать помощь наших сограждан в качестве ключевого инструмента в сборе данных об объектах. Это называется Краудсорсинг. Например, этот тип использовался в проекте Famous Galaxy Zoo. Вместо того, чтобы идентифицировать 900 000 изображений галактик (на сбор данных у одного человека ушло бы 24/7, 3–5 лет), ученые Шавински и Линтотт воспользовались помощью граждан для идентификации звезд. Количество правильных идентификаций галактик достигло 70000 классификаций в час! Это пример надежного обучения с учителем, когда активное участие человека приводит к более быстрому обнаружению объектов вручную.

Но это недостаточно эффективно в долгосрочной перспективе с еще большими источниками данных. Использование неконтролируемого обучения может помочь астрономам в автоматическом обнаружении объектов. Двумя примерами обучения без учителя являются спектроскопические наблюдения и фотометрические наблюдения.

Спектроскопические наблюдения дают количество фотонов (единиц света) на каждой длине волны света. Это означает, что спектр сообщает нам интересные вещи о небесных объектах, такие как химический состав, масса и движение. Однако недостатком является то, что он измеряет только несколько объектов одновременно.

Фотометрическое наблюдение — это когда мы измеряем цвет света через различные цветовые фильтры. Преимущество этого подхода в том, что он помогает идентифицировать более слабые и удаленные объекты на более высоких частотах, в отличие от спектроскопических наблюдений.

Генеративно-состязательные сети (GAN) используются для удаления шума при сборе данных. Это особенно полезно, когда у нас возникают атмосферные возмущения при попытке собрать данные о небесных объектах. Он в основном удаляет нежелательные данные из источника, чтобы изолировать соответствующие данные для астрономических наблюдений.

Глубокие нейронные сети полезны для обнаружения событий небесных объектов, с которыми раньше не приходилось сталкиваться. Например, экзопланеты могут быть обнаружены.

Что такое модели нейронных сетей? Это адаптивные системы, которые компьютеры используют для того, чтобы учиться на своих ошибках и постоянно совершенствоваться. Он напоминает человеческий мозг со взаимосвязанными нейронами, которые улучшают связи с другими нейронами. Этот тип моделирования — это то, что позволяет астрономии, управляемой данными, подпитывать следующее поколение астрономических наблюдений, которые потребуют больших входных данных от определенных переменных для расчета других переменных, которые труднее извлечь.

Вот почему астрономия, управляемая данными, и область астроинформатики — это будущее для астрономов, которые хотят расширить свои знания о Вселенной.

Удивительно, как данные, которые мы собираем о небесных объектах во Вселенной, экспоненциально растут каждое десятилетие! Например, многочисленные обзоры неба показали, как объем данных вырастет с терабайтов до сотен петабайтов в следующем десятилетии! Использование только экспериментальных и теоретических подходов в астрономии не поможет нам эффективно интерпретировать данные.

Данные становятся настолько большими и сложными, что ученые могут быть не в состоянии интерпретировать данные исключительно без того, чтобы сходить с ума по цифрам!

Итак, появилась новая методология астрономии, управляемой данными, с вычислительной поддержкой, известная как астрономия, управляемая данными. Здесь наука о данных встречается с физикой. У нас могут быть формулы и лабораторное оборудование, необходимые для проведения теста, но экономическая идея дефицита была проблемой. У нас нет времени решать проблемы. Но использование систем данных, функций архивации данных, рабочих процессов и численного моделирования поможет нам найти «иголку в стоге сена» астрономии — найти редкие астрофизические объекты, по которым астрономы смогут узнать об экстремальных/необычных явлениях.

Именно здесь появляется идея астроинформатики, использующей управляемые данными алгоритмы машинного обучения для обработки больших и архивных данных, чтобы физики и астрономы могли интерпретировать вселенную. Данные изображений космических аппаратов, полученные в результате миссий Солнечной системы, данные космических исследований экзопланет и космологическое моделирование крупномасштабных структур включают использование этих алгоритмов, управляемых данными. Но очень умный и легкий способ решить самую трудную из проблем в астрономии — использовать помощь наших сограждан в качестве ключевого инструмента в сборе данных об объектах. Это называется Краудсорсинг. Например, этот тип использовался в проекте Famous Galaxy Zoo. Вместо того, чтобы идентифицировать 900 000 изображений галактик (на сбор данных у одного человека ушло бы 24/7, 3–5 лет), ученые Шавински и Линтотт воспользовались помощью граждан для идентификации звезд. Количество правильных идентификаций галактик достигло 70000 классификаций в час! Это пример надежного обучения с учителем, когда активное участие человека приводит к более быстрому обнаружению объектов вручную.

Но это недостаточно эффективно в долгосрочной перспективе с еще большими источниками данных. Использование неконтролируемого обучения может помочь астрономам в автоматическом обнаружении объектов. Двумя примерами обучения без учителя являются спектроскопические наблюдения и фотометрические наблюдения.

Спектроскопические наблюдения дают количество фотонов (единиц света) на каждой длине волны света. Это означает, что спектр сообщает нам интересные вещи о небесных объектах, такие как химический состав, масса и движение. Однако недостатком является то, что он измеряет только несколько объектов одновременно.

Фотометрическое наблюдение — это когда мы измеряем цвет света через различные цветовые фильтры. Преимущество этого подхода в том, что он помогает идентифицировать более слабые и удаленные объекты на более высоких частотах, в отличие от спектроскопических наблюдений.

Генеративно-состязательные сети (GAN) используются для удаления шума при сборе данных. Это особенно полезно, когда у нас возникают атмосферные возмущения при попытке собрать данные о небесных объектах. Он в основном удаляет нежелательные данные из источника, чтобы изолировать соответствующие данные для астрономических наблюдений.

Глубокие нейронные сети полезны для обнаружения событий небесных объектов, с которыми раньше не приходилось сталкиваться. Например, экзопланеты могут быть обнаружены.

Что такое модели нейронных сетей? Это адаптивные системы, которые компьютеры используют для того, чтобы учиться на своих ошибках и постоянно совершенствоваться. Он напоминает человеческий мозг со взаимосвязанными нейронами, которые улучшают связи с другими нейронами. Этот тип моделирования — это то, что позволяет астрономии, управляемой данными, подпитывать следующее поколение астрономических наблюдений, которые потребуют больших входных данных от определенных переменных для расчета других переменных, которые труднее извлечь.

Вот почему астрономия, управляемая данными, и область астроинформатики — это будущее для астрономов, которые хотят расширить свои знания о Вселенной.

Удивительно, как данные, которые мы собираем о небесных объектах во Вселенной, экспоненциально растут каждое десятилетие! Например, многочисленные обзоры неба показали, как объем данных вырастет с терабайтов до сотен петабайтов в следующем десятилетии! Использование только экспериментальных и теоретических подходов в астрономии не поможет нам эффективно интерпретировать данные.

Данные становятся настолько большими и сложными, что ученые могут быть не в состоянии интерпретировать данные исключительно без того, чтобы сходить с ума по цифрам!

Итак, появилась новая методология астрономии, управляемой данными, с вычислительной поддержкой, известная как астрономия, управляемая данными. Здесь наука о данных встречается с физикой. У нас могут быть формулы и лабораторное оборудование, необходимые для проведения теста, но экономическая идея дефицита была проблемой. У нас нет времени решать проблемы. Но использование систем данных, функций архивирования данных, рабочих процессов и численного моделирования поможет нам найти «иголку в стоге сена» астрономии — найти редкие астрофизические объекты, по которым астрономы смогут узнать об экстремальных/необычных явлениях.

Именно здесь появляется идея астроинформатики, использующей управляемые данными алгоритмы машинного обучения для обработки больших и архивных данных, чтобы физики и астрономы могли интерпретировать вселенную. Данные изображений космических аппаратов, полученные в результате миссий Солнечной системы, данные космических исследований экзопланет и космологическое моделирование крупномасштабных структур включают использование этих алгоритмов, управляемых данными. Но очень умный и легкий способ решить самую трудную из проблем в астрономии — использовать помощь наших сограждан в качестве ключевого инструмента в сборе данных об объектах. Это называется Краудсорсинг. Например, этот тип использовался в проекте Famous Galaxy Zoo. Вместо того, чтобы идентифицировать 900 000 изображений галактик (на сбор данных у одного человека ушло бы 24/7, 3–5 лет), ученые Шавински и Линтотт воспользовались помощью граждан для идентификации звезд. Количество правильных идентификаций галактик достигло 70000 классификаций в час! Это пример надежного обучения с учителем, когда активное участие человека приводит к более быстрому обнаружению объектов вручную.

Но это недостаточно эффективно в долгосрочной перспективе с еще большими источниками данных. Использование неконтролируемого обучения может помочь астрономам в автоматическом обнаружении объектов. Двумя примерами обучения без учителя являются спектроскопические наблюдения и фотометрические наблюдения.

Спектроскопические наблюдения дают количество фотонов (единиц света) на каждой длине волны света. Это означает, что спектр сообщает нам интересные вещи о небесных объектах, такие как химический состав, масса и движение. Однако недостатком является то, что он измеряет только несколько объектов одновременно.

Фотометрическое наблюдение — это когда мы измеряем цвет света через различные цветовые фильтры. Преимущество этого подхода в том, что он помогает идентифицировать более слабые и удаленные объекты на более высоких частотах, в отличие от спектроскопических наблюдений.

Генеративно-состязательные сети (GAN) используются для удаления шума при сборе данных. Это особенно полезно, когда у нас возникают атмосферные возмущения при попытке собрать данные о небесных объектах. Он в основном удаляет нежелательные данные из источника, чтобы изолировать соответствующие данные для астрономических наблюдений.

Глубокие нейронные сети полезны для обнаружения событий небесных объектов, с которыми раньше не приходилось сталкиваться. Например, экзопланеты могут быть обнаружены.

Что такое модели нейронных сетей? Это адаптивные системы, которые компьютеры используют для того, чтобы учиться на своих ошибках и постоянно совершенствоваться. Он напоминает человеческий мозг со взаимосвязанными нейронами, которые улучшают связи с другими нейронами. Этот тип моделирования — это то, что позволяет астрономии, управляемой данными, подпитывать следующее поколение астрономических наблюдений, которые потребуют больших входных данных от определенных переменных для расчета других переменных, которые труднее извлечь.

Вот почему астрономия, управляемая данными, и область астроинформатики — это будущее для астрономов, которые хотят расширить свои знания о Вселенной.

Цитаты:

Борн, Кирк Д. Астроинформатика: подход к астрономии 21 века. ArXiv.org, 22 сентября 2009 г., https://arxiv.org/abs/0909.3892.

КоломаМак, Кейтлин, режиссер. Приложения астрономии для машинного обучения. YouTube, YouTube, 17 августа 2020 г., https://www.youtube.com/watch?v=F-x4SMD27Zo. По состоянию на 20 марта 2023 г.

Общие ресурсы: IAIA. Общие ресурсы | IAIA, Международная ассоциация астроинформатики, http://astroinformatics.info/general_resources.

Хадхази, Адам. Краудсорсинг Вселенной: как гражданские ученые совершают открытия (Круглый стол Кавли). Space.com, Space, 15 января 2016 г., https://www.space.com/31626-crowdsourced-astronomy-finding-faint-galaxies-in-deep-space.html.