Астроинформатика - Википедия - Astroinformatics

Протосверхскопление Гипериона выявлено измерениями и изучением архивных данных[1]

Астроинформатика это междисциплинарная область исследования, включающая сочетание астрономия, наука о данных, машинное обучение, информатика, и Информация /коммуникации технологии.[2][3]

Фон

Астроинформатика в первую очередь ориентирована на разработку инструментов, методов и приложений вычислительная наука, наука о данных, машинное обучение, и статистика для исследований и образования в области астрономии, ориентированной на данные.[2] Ранние усилия в этом направлении включали обнаружение данных, стандарты метаданных разработка, моделирование данных, астрономический словарь с данными разработка, доступ к данным, поиск информации,[4] интеграция данных, и сбор данных[5] в астрономическом Виртуальная обсерватория инициативы.[6][7][8] Дальнейшее развитие области, наряду с одобрением астрономического сообщества, было представлено на Национальный исследовательский совет (США) в 2009 г. в Программе Астроинформатики "Состояние профессии" на 2010 г. Десятилетний обзор астрономии и астрофизики.[9] Этот позиционный документ послужил основой для последующего более подробного изложения этой области в статье журнала Informatics Journal. Астроинформатика: исследования и образование в области астрономии, ориентированные на данные.[2]

Астроинформатика как отдельная область исследований была вдохновлена ​​работой в области Биоинформатика и Геоинформатика, и через электронная наука работай[10] из Джим Грей (ученый-компьютерщик) в Microsoft Research, чье наследие было запомнено и продолжено присуждением премии Jim Gray eScience Awards.[11]

Хотя основное внимание Астроинформатики уделяется большой всемирной распределенной коллекции цифровых астрономических баз данных, архивов изображений и исследовательских инструментов, эта область также признает важность устаревших наборов данных - с использованием современных технологий для сохранения и анализа исторических астрономических наблюдений. Некоторые практики астроинформатики помогают оцифровать исторические и недавние астрономические наблюдения и изображения в большом база данных для эффективного поиска через сеть на основе интерфейсов.[3][12] Другая цель - помочь в разработке новых методов и программного обеспечения для астрономов, а также помочь облегчить процесс и анализ быстро растущего объема данных в области астрономии.[13]

Астроинформатика описывается как «четвертая парадигма» астрономических исследований.[14] С астроинформатикой связано множество областей исследований, таких как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, статистика, визуализация, управление научными данными и семантика.[7] Сбор данных и машинное обучение играют важную роль в астроинформатике как научное исследование дисциплина из-за их ориентации на «открытие знаний из данных» (KDD ) и «обучение на основе данных».[15][16]

Объем данных, собранных в результате астрономических обзоров неба, вырос с гигабайт до терабайт за последнее десятилетие и, по прогнозам, вырастет в следующем десятилетии до сотен петабайт с учетом Большой синоптический обзорный телескоп и в эксабайты с Массив квадратных километров.[17] Это множество новых данных позволяет проводить эффективные астрономические исследования, а также ставит их под сомнение. Поэтому требуются новые подходы. Отчасти благодаря этому наука, управляемая данными, становится признанной академической дисциплиной. Следовательно, астрономия (и другие научные дисциплины) развивают наукоемкие и информационные субдисциплины до такой степени, что эти субдисциплины сейчас становятся (или уже стали) самостоятельными исследовательскими дисциплинами и полноценными академическими программами. Хотя многие учебные заведения не имеют программ астроинформатики, такие программы, скорее всего, будут разработаны в ближайшем будущем.

Информатика недавно было определено как «использование цифровых данных, информации и связанных услуг для исследований и генерации знаний». Однако обычное или обычно используемое определение - «информатика - это дисциплина организации, доступа, интеграции и анализа данных из множества источников для обнаружения и поддержки принятия решений». Таким образом, дисциплина астроинформатики включает в себя множество естественно связанных специальностей, включая моделирование данных, организацию данных и т. Д. Она также может включать методы преобразования и нормализации для интеграции данных и визуализации информации, а также извлечение знаний, методы индексирования, поиск информации и интеллектуальный анализ данных. методы. Схемы классификации (например, таксономии, онтологии, фольксономии, и / или совместные маркировка[18]) плюс Астростатистика также будет активно участвовать. Гражданская наука проекты (такие как Галактический зоопарк ) также вносят ценный вклад в открытие новинок, мета-теги функций и характеристику объектов в больших наборах астрономических данных. Все эти специальности позволяют делать научные открытия в разнообразных массивных коллекциях данных, совместных исследованиях и повторном использовании данных как в исследовательской, так и в учебной среде.

В 2012 году два позиционных документа[19][20] были представлены Совету Американское астрономическое общество это привело к созданию официальных рабочих групп по астроинформатике и Астростатистика для профессии астрономия в США и других странах.[21]

Астроинформатика обеспечивает естественный контекст для интеграции образования и исследований.[22] Опыт исследования теперь может быть реализован в классе для создания и развития информационная грамотность за счет простого повторного использования данных.[23] У него также есть много других применений, таких как перепрофилирование архивных данных для новых проектов, ссылки литература-данные, интеллектуальный поиск информации и многие другие.[24]

Конференции

ГодМестоСвязь
2019Калтех[1]
2018Гейдельберг, Германия[2]
2017Кейптаун, Южная Африка[3]
2016Сорренто, Италия[4]
2015Дубровник, Далмация[5]
2014Университет Чили[6]
2013Австралийский национальный центр телескопа, CSIRO[7]
2012Microsoft Research[8]
2011Сорренто, Италия[9]
2010Калтех[10]

Дополнительные конференции и списки конференций:

ЭлементСвязь
Конференция 2019 года по большим данным из космоса[11]
Большой список конференций портала астростатистики и астроинформатики (ASAIP)[12]
Ежегодные конференции по программному обеспечению и системам анализа астрономических данных (ADASS)[13]

Смотрите также

внешняя ссылка

Рекомендации

  1. ^ «Обнаружено крупнейшее прото-сверхскопление галактики - астрономы с помощью Очень большого телескопа ESO обнаружили космического титана, скрывающегося в ранней Вселенной». www.eso.org. Получено 18 октября 2018.
  2. ^ а б c Борн, Кирк Д. (12 мая 2010 г.). «Астроинформатика: исследования и образование в области астрономии, ориентированные на данные». Информатика наук о Земле. 3 (1–2): 5–17. Дои:10.1007 / s12145-010-0055-2. S2CID  207393013.
  3. ^ а б Астроинформатика и оцифровка астрономического наследия, Николай Киров. Пятая Международная конференция SEEDI «Оцифровка культурного и научного наследия», 19–20 мая 2010 г., Сараево. Проверено 1 ноября 2012 года.
  4. ^ Борн, Кирк (2000). «Сценарии научного пользователя для эталонной миссии проектирования виртуальной обсерватории: научные требования для интеллектуального анализа данных». arXiv:astro-ph / 0008307.
  5. ^ Борн, Кирк (2008). «Сбор научных данных в астрономии». В Каргупте, Хиллол; и другие. (ред.). Новое поколение интеллектуального анализа данных. Лондон: CRC Press. С. 91–114. ISBN  9781420085860.
  6. ^ Борн, Кирк Д. (2003). «Распределенный интеллектуальный анализ данных в Национальной виртуальной обсерватории». В Дашаратхи, Белур V (ред.). Интеллектуальный анализ данных и открытие знаний: теория, инструменты и технологии V. Интеллектуальный анализ данных и открытие знаний: теория, инструменты и технологии V. 5098. С. 211–218. Дои:10.1117/12.487536. S2CID  28195520.
  7. ^ а б Борн, Кирк (2013). «Виртуальные обсерватории, интеллектуальный анализ данных и астроинформатика». Планеты, звезды и звездные системы. С. 403–443. Дои:10.1007/978-94-007-5618-2_9. ISBN  978-94-007-5617-5.
  8. ^ Laurino, O .; D’Abrusco, R .; Longo, G .; Риччио, Г. (21 декабря 2011 г.). «Астроинформатика галактик и квазаров: новый общий метод оценки фотометрических красных смещений». Ежемесячные уведомления Королевского астрономического общества. 418 (4): 2165–2195. arXiv:1107.3160. Bibcode:2011МНРАС.418.2165Л. Дои:10.1111 / j.1365-2966.2011.19416.x. S2CID  7115554.
  9. ^ Борн, Кирк (2009). «Астроинформатика: подход к астрономии XXI века». Astro2010: Десятилетний обзор астрономии и астрофизики. 2010: P6. arXiv:0909.3892. Bibcode:2009astro2010P ... 6B.
  10. ^ «Интернет-наука». Выступления Джима Грея. Microsoft Research. Получено 11 января 2015.
  11. ^ "Премия Джима Грея по электронной науке". Microsoft Research.
  12. ^ Астроинформатика в Канаде, Николас М. Болл, Дэвид Шаде. Проверено 1 ноября 2012 года.
  13. ^ "'"Астроинформатика" помогает астрономам исследовать небо ". Phys.org. Гейдельбергский университет. Получено 11 января 2015.
  14. ^ «Четвертая парадигма: научное открытие, требующее обработки больших объемов данных». Microsoft Research.
  15. ^ Ball, N.M .; Бруннер, Р.Дж. (2010). «Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение в астрономии». Международный журнал современной физики D. 19 (7): 1049–1106. arXiv:0906.2173. Bibcode:2010IJMPD..19.1049B. Дои:10.1142 / S0218271810017160. S2CID  119277652.
  16. ^ Борн, К; Бекла, Дж; Дэвидсон, я; Салай, А; Тайсон, Дж. А; Бейлер-Джонс, Корин А.Л. (2008). "Программа исследований LSST Data Mining". Материалы конференции AIP. С. 347–351. arXiv:0811.0167. Дои:10.1063/1.3059074. S2CID  118399971.
  17. ^ Ивезич, Ž; Аксельрод, Т; Becker, A.C; Бекла, Дж; Борн, К; Берк, Д. Л; Claver, C.F; Кук, К. Н; Коннолли, А; Гилмор, Д. К; Джонс, Р. Л; Юрич, М; Кан, С. М.; Lim, K.-T; Lupton, R.H; Моне, Д.Г .; Пинто, П. А; Сезар, Б; Стаббс, C.W; Тайсон, Дж. А; Бейлер-Джонс, Корин А.Л. (2008). «Параметризация и классификация 20 миллиардов объектов LSST: уроки SDSS». Материалы конференции AIP. AIP Conf. Proc. 1082. С. 359–365. arXiv:0810.5155. Дои:10.1063/1.3059076. S2CID  117914490.
  18. ^ Борн, Кирк. «Совместная аннотация для обнаружения и повторного использования научных данных». Бюллетень ASIS&T. Американское общество информационных наук и технологий. Архивировано из оригинал 5 марта 2016 г.. Получено 11 января 2016.
  19. ^ Борн, Кирк. «Астроинформатика в двух словах». asaip.psu.edu. Портал астростатистики и астроинформатики, Университет штата Пенсильвания. Получено 11 января 2016.
  20. ^ Фейгельсон, Эрик. «Астростатистика в двух словах». asaip.psu.edu. Портал астростатистики и астроинформатики, Университет штата Пенсильвания. Получено 11 января 2016.
  21. ^ Feigelson, E .; Ивезич, Ž .; Hilbe, J .; Борн, К. (2013). «Новые организации для поддержки астроинформатики и астростатистики». Программное обеспечение и системы для анализа астрономических данных Xxii. 475: 15. arXiv:1301.3069. Bibcode:2013ASPC..475 ... 15F.
  22. ^ Борн, Кирк (2009). «Революция в астрономическом образовании: наука о данных для масс». Astro2010: Десятилетний обзор астрономии и астрофизики. 2010: P7. arXiv:0909.3895. Bibcode:2009astro2010P ... 7B.
  23. ^ «Использование данных в классе». Научно-образовательный ресурсный центр в Карлтон-колледже. Национальная научная цифровая библиотека. Получено 11 января 2016.
  24. ^ Борн, Кирк. Астроинформатика: астрономия, ориентированная на данные (PDF). Университет Джорджа Мейсона, США. Получено 21 января, 2015.