Растущая роль науки о данных в астрономии

Если наука о данных может помочь компаниям в традиционных сферах жизни, таких как технологии, производство и розничная торговля, улучшить свой бизнес, представьте, что она может сделать для таких передовых областей, как астрономия. Космос бесконечен, и существует множество удивительных небесных объектов, которые только и ждут, чтобы их наблюдали и открывали. Теперь у астрономов есть нужные технологические инструменты и молниеносные инструменты науки о данных (многие из которых работают на основе ИИ и машинного обучения), чтобы наконец усовершенствовать свою способность понимать чрезвычайно сложные астрономические события, как близкие, так и далекие.

Достижения в области науки о данных в астрономии

Как это звучит, астрономия, основанная на данных (DDA) генерирует астрономические знания на основе архивных наборов данных, которые могут быть или не быть напрямую связаны с рассматриваемым исследованием. Отличным примером является проект Galaxy Zoo 2007 года, где астрофизикам было поручено классифицировать 900 000 изображений, полученных в ходе Sloan Digital Sky Survey за семь лет, чтобы определить, являются ли галактики эллиптическими или спиральными, и вращаются ли они или нет.

Огромный объем вовлеченных данных сделал человеческий анализ практически невозможным. Одному человеку пришлось бы работать 24/7 в течение трех-пяти лет, чтобы выполнить его. Ответ заключается в создании новых моделей науки о данных для измерения больших эмпирических и имитационных наборов данных. Эти наборы данных включают данные из солнечных миссий, данные обзора экзопланет, обзоры неба на разных длинах волн, детекторы гравитационных волн и крупномасштабные астрономические моделирования. И вместе они помогают астрономам достичь своих важных исследовательских целей.

Наука о данных в астрономии: лучше узнаем наше Солнце

Солнце, возможно, является крупнейшим потенциальным источником энергии для нашей планеты. Солнечная энергия является важным компонентом усилий по устойчивому развитию и чистой энергии, не только для солнечной энергетики, но и как естественный пример энергии термоядерного синтеза. Но наше понимание ограничено данными, которые ученые способны собрать. Например, температуру солнца и вертикальное движение солнечной плазмы относительно легко наблюдать, но горизонтальное движение гораздо сложнее, и оно содержит ключ ко многим тайнам солнца.

Чтобы решить эту проблему, ученые из США и Японии создали модель нейронной сети для анализа данных из нескольких симуляций турбулентности плазмы. После обучения нейронной сети стало возможным выводить горизонтальное движение, используя только вертикальное движение и температуру в качестве опорных данных. Эта методика имеет широкие последствия не только для солнечной астрономии, но и для других секторов, таких как физика плазмы, гидродинамика и исследования термоядерного синтеза. Дополнительные проекты, запланированные с использованием этого типа данных, также будут применяться к высокоразрешающим солнечным наблюдениям с новым телескопом-шаром SUNRISE-3.

Краудсорсинг астрономических данных науки

Другим распространенным применением науки о данных в астрономии является краудсорсинг, или процесс использования тысяч «гражданских ученых» для объединения своих усилий по картографированию неба и массовому анализу данных. проект под названием Exoplanet Explorers использовали данные космического телескопа NASA Kepler, чтобы обнаружить по крайней мере пять экзопланет (за пределами нашей собственной солнечной системы). Это первая многопланетная система, которая была полностью открыта с помощью краудсорсинговых усилий по анализу данных. Исследование сначала выявило систему из четырех планет, но позже с помощью дальнейшего анализа данных было установлено, что присутствует пятая планета. В краудсорсинговом проекте приняли участие более 14 000 добровольцев, и они продолжают просматривать и анализировать больше данных по мере их поступления с течением времени.

Наука о данных в астрономии: исследование Марса

Ученые искали доказательства жизни на Марсе в течение многих лет, и новые роботизированные миссии вскоре доставят образцы с поверхности планеты. Миссии будут в значительной степени полагаться на масс-спектрометрический анализ для исследовать образцы песков на Марсе для поиска признаков прошлой жизни. Объем данных, которые необходимо будет проанализировать, будет огромным, поэтому NASA нужны новые способы быстрого анализа образцов. Чтобы решить эту проблему, NASA объединилось с глобальной краудсорсинговой компанией HeroX и поставщиком услуг по науке о данных DrivenData для создания конкурса Mars Spectrometry: Detect Evidence for Past Life (с призом в размере 30 000 долларов за самый инновационный метод анализа).

Используя методы машинного обучения, где огромные наборы данных преобразуются в новые аналитические модели, ученые надеются автоматизировать процесс химического анализа и быстрее получать важные выводы. Отдельным участникам необходимо будет разработать модели машинного обучения для поддержки анализа и помощи в интерпретации данных, собранных миссиями в образцах на месте и лабораторных приборах. Также ожидается, что результаты помогут будущим миссиям на Марс стать быстрее и эффективнее.

Выберите правильный курс

Курсы Simplilearn по науке о данных обеспечивают всестороннее понимание ключевых концепций, инструментов и методов науки о данных. Благодаря признанной в отрасли сертификации, практическим проектам и обучению под руководством экспертов наши курсы помогают учащимся получить навыки, необходимые для успеха в мире, управляемом данными. Повысьте свою карьеру с Simplilearn сегодня!

Заключение: решающая роль науки о данных в астрономии

Удивительно, что может сделать наука о данных, когда она применяется в таких передовых областях, как астрономия. Будь то создание новых моделей машинного обучения для молниеносного анализа данных, сбор данных от тысяч астрономов-любителей или передовые методы науки о данных, используемые такими организациями, как NASA, нет никаких сомнений в том, что наш управляемый данными мир становится все более и более захватывающим. Начните свою карьеру в науке о данных с помощью программы аспирантуры Caltech по науке о данных от Simplilearn.