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 высокоразвитых областей, как астрономия. Космос бесконечен, и существует множество удивительных небесных объектов, которые только и ждут, чтобы их увидели и открыли. Теперь у астрономов есть подходящие технологические инструменты и молниеносные инструменты обработки данных (многие из которых основаны на искусственном интеллекте и машинном обучении), 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 наборов архивных данных, которые могут быть или не быть напрямую связаны с рассматриваемым исследованием. Отличным примером является проект Galaxy Zoo 2007 года, когда астрофизикам было поручено классифицировать 900 000 изображений, полученных в ходе Слоановского цифрового обзора неба за семь лет, чтобы определить, являются ли галактики эллиптическими или спиральными, и вращаются они или нет.

Огромный объем данных сделал человеческий анализ практически невозможным. Чтобы завершить проект, одному человеку придется работать 24 часа в сутки, 7 дней в неделю в течение трех-пяти лет. Ответ заключается в создании новых моделей обработки данных для измерения больших наборов эмпирических и симуляционных данных. Эти наборы данных включают в себя данные солнечных миссий, данные исследований экзопланет, обзоры неба на различных длинах волн, детекторы гравитационных волн и крупномасштабные астрономические симуляции. И вместе они помогают астрономам достичь важных исследовательских целей.

Наука о данных в астрономии: как лучше узнать наше Солнце

Солнце, пожалуй, самый большой потенциальный источник энергии для нашей планеты. Солнечная энергия является важным компонентом усилий по устойчивому развитию и экологически чистой энергетике, не только для солнечной энергии, но и как естественный пример термоядерной энергии. Но наше понимание ограничено данными, которые могут собрать ученые. Например, температуру Солнца и вертикальное движение солнечной плазмы относительно легко наблюдать, но горизонтальное движение гораздо сложнее, и оно содержит ключ ко многим загадкам Солнца.

Чтобы решить эту проблему, ученые из США и Японии создают модель нейронной сети для анализа данных, полученных в результате множественных симуляций турбулентности плазмы. После обучения нейронной сети стало возможным делать выводы о горизонтальном движении, используя в качестве эталонов только вертикальное движение и температуру. Этот метод имеет широкое применение не только для солнечной астрономии, но и для других секторов, таких как физика плазмы, гидродинамика и исследования термоядерного синтеза. Дополнительные проекты, запланированные с использованием данных этого типа, также будут применяться к наблюдениям Солнца с высоким разрешением с помощью нового аэростатного телескопа SUNRISE-3.

Краудсорсинг астрономических данных

Еще одним распространенным применением науки о данных в астрономии является краудсорсинг, или процесс использования тысяч «гражданских ученых» для объединения их усилий по составлению карты неба и массовому анализу данных. А проект под названием Exoplanet Explorers использовали данные космического телескопа НАСА «Кеплер» для открытия как минимум пяти экзопланет (за пределами нашей Солнечной системы). Это первая многопланетная система, полностью открытая в результате краудсорсингового анализа данных. Исследование сначала выявило систему из четырех планет, но позже в результате дальнейшего анализа данных было установлено, что присутствовала пятая планета. В краудсорсинговом проекте приняли участие более 14 000 волонтеров, и они продолжают просматривать и анализировать все больше данных по мере их поступления.

Наука о данных в астрономии: исследование Марса

Ученые уже много лет ищут доказательства жизни на Марсе, и вскоре новые роботизированные миссии доставят образцы с поверхности планеты. Миссии будут в основном полагаться на масс-спектрометрический анализ для изучить образцы песка на Марсе искать признаки прошлой жизни. Объем данных, которые необходимо будет проанализировать, будет огромным, поэтому НАСА нужны новые способы быстрого анализа образцов. Чтобы решить эту задачу, НАСА заключило партнерское соглашение с глобальной краудсорсинговой компанией HeroX и поставщиком данных DrivenData, чтобы создать конкурс «Марсианская спектрометрия: обнаружение доказательств прошлой жизни» (с призом в размере 30 000 долларов США за самый инновационный метод анализа).

Используя методы машинного обучения, в которых огромные наборы данных преобразуются в новые аналитические модели, ученые надеются автоматизировать процесс химического анализа и быстрее делать важные выводы. Отдельные участники конкурса должны будут разработать модели машинного обучения для поддержки анализа и помощи в интерпретации данных, собранных миссиями в образцах на месте и с помощью лабораторных инструментов. Ожидается также, 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 приобрести навыки, необходимые для достижения успеха в мире, управляемом данными. Повысьте свою карьеру с помощью Simplilearn уже сегодня!

Заключение: решающая роль науки о данных в астрономии

Удивительно, на что способна наука о данных, когда ее применяют 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 обработки данных, используемые такими организациями, как НАСА, нет никаких сомнений в том, что наш мир, управляемый данными, становится все больше и больше. все время интересно. Начните свою карьеру в области науки о данных с программы последипломного образования Калифорнийского технологического института Simplilearn в области науки о данных.