Астроинформатика
Астроинформатика — это междисциплинарная область исследований, включающая сочетание астрономии , науки о данных , машинного обучения , информатики и информационных / коммуникационных технологий. [2] [3] Эта область тесно связана с астростатистикой .
Предыстория [ править ]
Астроинформатика в первую очередь сосредоточена на разработке инструментов, методов и приложений вычислительной науки , науки о данных , машинного обучения и статистики для исследований и образования в области астрономии, ориентированной на данные. [2] Ранние усилия в этом направлении включали обнаружение данных , стандартов метаданных разработку , моделирование данных астрономических , разработку словаря данных , доступ к данным , поиск информации , [4] интеграция данных и интеллектуальный анализ данных [5] в инициативах астрономической виртуальной обсерватории . [6] [7] [8] Дальнейшее развитие этой области, наряду с одобрением астрономического сообщества, было представлено Национальному исследовательскому совету (США) в 2009 году в позиционном документе по астроинформатике «Состояние профессии» для Десятилетнего обзора астрономии и астрофизики 2010 года . [9] Этот позиционный документ послужил основой для последующего более подробного изложения этой области в статье журнала Informatics Journal « Астроинформатика: ориентированные на данные астрономические исследования и образование» . [2]
Астроинформатика как отдельная область исследований была вдохновлена работами в области геоинформатики , хеминформатики , биоинформатики , а также в области электронных наук . работой [10] Джима Грея (ученого-компьютерщика) из Microsoft Research , чье наследие запомнилось и было продолжено в рамках премии Джима Грея в области eScience Awards. [11]
Хотя основное внимание астроинформатики уделяется большой распределенной по всему миру коллекции цифровых астрономических баз данных, архивов изображений и исследовательских инструментов, в этой области также признается важность устаревших наборов данных - использования современных технологий для сохранения и анализа исторических астрономических наблюдений. Некоторые специалисты по астроинформатике помогают оцифровывать исторические и недавние астрономические наблюдения и изображения в большую базу данных для эффективного поиска через веб -интерфейсы. [3] [12] Другая цель — помочь астрономам разработать новые методы и программное обеспечение, а также облегчить обработку и анализ быстро растущего объема данных в области астрономии. [13]
Астроинформатику называют «четвертой парадигмой» астрономических исследований. [14] С астроинформатикой связано множество областей исследований, таких как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, статистика, визуализация, управление научными данными и семантическая наука. [7] Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение играют важную роль в астроинформатике как научно-исследовательской дисциплине, поскольку они сосредоточены на «открытии знаний на основе данных» (KDD) и «обучении на основе данных». [15] [16]
Объем данных, собранных в ходе астрономических обзоров неба, за последнее десятилетие вырос с гигабайт до терабайтов и, по прогнозам, в следующем десятилетии вырастет до сотен петабайт с помощью Большого синоптического обзорного телескопа и до эксабайт с помощью массива квадратных километров . [17] Это множество новых данных одновременно позволяет и бросает вызов эффективным астрономическим исследованиям. Поэтому необходимы новые подходы. Частично благодаря этому наука, основанная на данных, становится признанной академической дисциплиной. Следовательно, астрономия (и другие научные дисциплины) развивают информационно-емкие и объемные данные субдисциплины до такой степени, что эти субдисциплины теперь становятся (или уже стали) самостоятельными исследовательскими дисциплинами и полноценными академическими программами. Хотя многие вузы не имеют программы по астроинформатике, скорее всего, такие программы будут разработаны в ближайшем будущем.
Недавно информатика была определена как «использование цифровых данных, информации и сопутствующих услуг для исследований и генерации знаний». Однако обычное или часто используемое определение звучит так: «Информатика — это дисциплина организации, доступа, интеграции и анализа данных из нескольких источников для обнаружения и поддержки принятия решений». Таким образом, дисциплина астроинформатика 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 совместная маркировка) . [18] ) плюс астростатистика также будет активно задействована. Гражданские научные проекты (такие как Galaxy Zoo ) также способствуют открытию ценных новинок, метатегированию функций и определению характеристик объектов в больших наборах астрономических данных. Все эти специальности позволяют осуществлять научные открытия в различных массивах данных, проводить совместные исследования и повторно использовать данные как в исследовательской, так и в учебной среде.
В 2012 году два позиционных документа [19] [20] были представлены Совету Американского астрономического общества , что привело к созданию официальных рабочих групп по астроинформатике и астростатистике для астрономов в США и других странах. [21]
Астроинформатика обеспечивает естественный контекст для интеграции образования и исследований. [22] Опыт исследований теперь можно применять в классе для установления и повышения грамотности в области данных за счет простого повторного использования данных. [23] Он также имеет множество других применений, таких как перепрофилирование архивных данных для новых проектов, связь между литературой и данными, интеллектуальный поиск информации и многие другие. [24]
Конференции [ править ]
| Год | Место | Связь |
|---|---|---|
| 2021 | Калифорнийский технологический институт | [1] |
| 2020 | Гарвард | [2] |
| 2019 | Калифорнийский технологический институт | [3] |
| 2018 | Гейдельберг , Германия | [4] |
| 2017 | Кейптаун , Южная Африка | [5] |
| 2016 | Сорренто , Италия | [6] |
| 2015 | Дубровник , Далмация | [7] |
| 2014 | Университет Чили | [8] |
| 2013 | Национальный центр австралийских телескопов , CSIRO | [9] |
| 2012 | Microsoft Исследования | [10] Архивировано 22 октября 2018 г. на Wayback Machine. |
| 2011 | Сорренто , Италия | [11] |
| 2010 | Калифорнийский технологический институт | [12] Архивировано 22 октября 2018 г. на Wayback Machine. |
Дополнительные конференции и списки конференций:
| Элемент | Связь |
|---|---|
| Машинное обучение в астрономии: возможности и подводные камни (2022 г.) | [13] |
| Большой список конференций Портала астростатистики и астроинформатики (АСАИП) | [14] |
| Ежегодные конференции по программному обеспечению и системам анализа астрономических данных (ADASS) | [15] |
См. также [ править ]
- Астрономия и вычислительная техника
- Система астрофизических данных
- Библиотека исходного кода астрофизики
- Астростатистика
- Комитет по данным для науки и технологий
- Галактический зоопарк
- Международная ассоциация астростатистики
- Международный альянс виртуальных обсерваторий (IVOA)
- Млечный Путь@дома
- Виртуальная обсерватория
- Всемирный телескоп
- Зоониверс
Ссылки [ править ]
- ^ «Найдено самое большое прото-сверхскопление галактик – астрономы с помощью Очень Большого Телескопа ESO обнаружили космический титан, скрывающийся в ранней Вселенной» . www.eso.org . Проверено 18 октября 2018 г.
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с Борн, Кирк Д. (12 мая 2010 г.). «Астроинформатика: астрономические исследования и образование, ориентированные на данные». Информатика наук о Земле . 3 (1–2): 5–17. дои : 10.1007/s12145-010-0055-2 . S2CID 207393013 .
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Астроинформатика и оцифровка астрономического наследия. Архивировано 26 декабря 2017 г. в Wayback Machine , Николай Киров. Пятая Международная конференция SEEDI «Оцифровка культурного и научного наследия», 19–20 мая 2010 г., Сараево. Проверено 1 ноября 2012 г.
- ^ Борн, Кирк (2000). «Сценарии научных пользователей для эталонной миссии по проектированию виртуальной обсерватории: научные требования для интеллектуального анализа данных». arXiv : astro-ph/0008307 .
- ^ Борн, Кирк (2008). «Научный анализ данных в астрономии». В Каргупте — Хиллол; и др. (ред.). Следующее поколение интеллектуального анализа данных . Лондон: CRC Press. стр. 91–114. ISBN 9781420085860 .
- ^ Борн, Кирк Д. (2003). «Распределенный интеллектуальный анализ данных в Национальной виртуальной обсерватории». В Дасарати, Белур V (ред.). Интеллектуальный анализ данных и обнаружение знаний: теория, инструменты и технологии V . Том. 5098. стр. 211–218. дои : 10.1117/12.487536 . S2CID 28195520 .
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Борн, Кирк (2013). «Виртуальные обсерватории, интеллектуальный анализ данных и астроинформатика». Планеты, звезды и звездные системы . стр. 403–443. дои : 10.1007/978-94-007-5618-2_9 . ISBN 978-94-007-5617-5 .
- ^ Лаурино, О.; Д'Абруско, Р.; Лонго, Г.; Риччио, Г. (21 декабря 2011 г.). «Астроинформатика галактик и квазаров: новый общий метод фотометрической оценки красных смещений». Ежемесячные уведомления Королевского астрономического общества . 418 (4): 2165–2195. arXiv : 1107.3160 . Бибкод : 2011MNRAS.418.2165L . дои : 10.1111/j.1365-2966.2011.19416.x . S2CID 7115554 .
- ^ Борн, Кирк (2009). «Астроинформатика: подход к астрономии XXI века». Astro2010: Десятилетний обзор астрономии и астрофизики . 2010 : П6. arXiv : 0909.3892 . Бибкод : 2009astro2010P...6B .
- ^ «Онлайн-наука» . Выступления Джима Грея . Исследования Майкрософт . Проверено 11 января 2015 г.
- ^ «Премия Джима Грея в области электронной науки» . Исследования Майкрософт .
- ^ Астроинформатика в Канаде , Николас М. Болл, Дэвид Шаде. Проверено 1 ноября 2012 г.
- ^ « Астроинформатика помогает астрономам исследовать небо» . Физика.орг . Гейдельбергский университет . Проверено 11 января 2015 г.
- ^ Привет, Тони (октябрь 2009 г.). «Четвертая парадигма: научные открытия с интенсивным использованием данных» . Исследования Майкрософт .
- ^ Болл, Нью-Мексико; Бруннер, Р.Дж. (2010). «Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение в астрономии». Международный журнал современной физики Д. 19 (7): 1049–1106. arXiv : 0906.2173 . Бибкод : 2010IJMPD..19.1049B . дои : 10.1142/S0218271810017160 . S2CID 119277652 .
- ^ Борн, К; Бекла, Дж; Дэвидсон, я; Салай, А; Тайсон, Дж. А.; Бейлер-Джонс, Корин А.Л. (2008). «Программа исследований LSST по интеллектуальному анализу данных». Материалы конференции AIP . стр. 347–351. arXiv : 0811.0167 . дои : 10.1063/1.3059074 . S2CID 118399971 .
- ^ Ивезич, Ж; Аксельрод, Т; Беккер, AC; Бекла, Дж; Борн, К; Берк, Д.Л.; Клавер, CF; Кук, К.Х; Коннолли, А; Гилмор, Д.К.; Джонс, Р.Л.; Юрич, М; Кан, С.М.; Лим, К.-Т; Луптон, Р.Х; Моне, Д.Г.; Пинто, Пенсильвания; Сесар, Б; Стаббс, CW; Тайсон, Дж. А.; Бейлер-Джонс, Корин А.Л. (2008). «Параметризация и классификация 20 миллиардов объектов LSST: уроки SDSS». Материалы конференции AIP . Том. 1082. стр. 359–365. arXiv : 0810.5155 . дои : 10.1063/1.3059076 . S2CID 117914490 .
{{cite book}}:|journal=игнорируется ( помогите ) - ^ Борн, Кирк. «Совместная аннотация для обнаружения и повторного использования научных данных» . Вестник АСИСиТ . Американское общество информационных наук и технологий. Архивировано из оригинала 5 марта 2016 года . Проверено 11 января 2016 г.
- ^ Борн, Кирк. «Астроинформатика в двух словах» . asaip.psu.edu . Портал астростатистики и астроинформатики Университета штата Пенсильвания . Проверено 11 января 2016 г.
- ^ Фейгельсон, Эрик. «Кратко об астростатистике» . asaip.psu.edu . Портал астростатистики и астроинформатики Университета штата Пенсильвания . Проверено 11 января 2016 г.
- ^ Фейгельсон, Э.; Ивезич, Ж.; Хильбе, Дж.; Борн, К. (2013). «Новые организации для поддержки астроинформатики и астростатистики». Программное обеспечение и системы для анализа астрономических данных Xxii . 475 : 15. arXiv : 1301.3069 . Бибкод : 2013ASPC..475...15F .
- ^ Борн, Кирк (2009). «Революция в астрономическом образовании: наука о данных для масс». Astro2010: Десятилетний обзор астрономии и астрофизики . 2010 : П7. arXiv : 0909.3895 . Бибкод : 2009astro2010P...7B .
- ^ «Использование данных в классе» . Ресурсный центр научного образования в Карлтон-колледже . Национальная научная цифровая библиотека . Проверено 11 января 2016 г.
- ^ Борн, Кирк. Астроинформатика: Астрономия, ориентированная на данные (PDF) . Университет Джорджа Мейсона, США . Проверено 21 января 2015 г.
