Астроинформатика Астроинформатика — междисциплинарная наука на стыке астрономии, науки о данных, машинного обучения, информатики и информационных/коммуникационных технологий[2][3]. ОписаниеАстроинформатика посвящена применению достижений (например, разработка инструментов и методов) вычислительных наук, науки о данных, машинного обучения и статистики для проведения исследований и преподавания в области астрономии, ориентированной на данные[2] Первые шаги в этом направлении, сделанные в рамках инициатив астрономической виртуальной обсерватории[4][5][6], включали следующее: обнаружение данных, разработку стандартов для метаданных, моделирование данных, разработку словаря астрономических данных, доступ к данным, поиск информации, интеграцию данных и добычу данных[7]. Планы по дальнейшему развитию дисциплины, встретившие одобрение астрономического сообщества, были представлены Национальному исследовательскому совету (США) в 2009 году в программном документе «Состояние профессии», опубликованном в Десятилетнем обзоре по астрономии и астрофизики 2010 года[8]. Этот программный документ послужил основой для последующего более подробного описания астроинформатики в статье журнала «Информатика» «Астроинформатика: исследования и преподавание в области астрономии, ориентированные на данные». Астроинформатика как отдельная область исследований была вдохновлена результатами биоинформатики и геоинформатики, а также методологией eScience[9] Джима Грея из Microsoft Research, чье наследие было сохранено и продолжено благодаря премии Jim Gray eScience Awards[10]. Астроинформатика в своей работе, главным образом, использует большую коллекцию цифровых баз данных со всего мира, архивы изображений и исследовательские инструменты. Но также она признает важность исторических данных, применяя современные технологии для их сохранения и анализа. Некоторые практики астроинформатики помогают оцифровывать исторические астрономические наблюдения и изображения, собирая их в большой базе данных, предоставляющей поиск через веб-интерфейс[3][11]. Другая цель — помощь в разработке новых методов и программного обеспечения для астрономов, помощь в обработке и анализе быстро растущего объема астрономических данных[12]. Астроинформатику называют «четвертой парадигмой» (1 — эмпирическая, 2 — теоретическая, 3 — вычислительная и 4 — ориентированная на данные) проведения астрономических исследований[13]. Астроинформатика задействует различные методы из таких областей, как добыча данных, машинное обучение, статистика, визуализация, управление научными данными и семантика[5]. Особенно важную роль играют добыча данных и машинное обучение, поскольку их целью является «обнаружение знаний на основе данных» (KDD) и «обучение на основе данных»[14][15]. Объем данных, собранных в результате астрономических наблюдений неба, за 2010-е годы вырос с гигабайтов до терабайтов и, по прогнозам, в 2020-х он еще вырастет до сотен петабайт благодаря работе Большого обзорного телескопа и до эксабайтов с помощью радиотелескопа Square Kilometre Array[16]. Обилие новых данных с одной стороны позволяет проводить результативные исследования, а с другой является вызовом, требующим новые подходы по их обработке. Отчасти благодаря этому наука, основанная на данных, становится признанной академической дисциплиной. Поэтому в рамках астрономии (и других научных дисциплин) развиваются наукоемкие, основанные на больших объемах данных направления, притом сами они теперь становятся (или уже стали) самостоятельными научными дисциплинами и полноценными академическими программами. Хотя в большинстве учебных заведений нет программ по астроинформатике, они, скорее всего, появятся в ближайшем будущем. Информатику определяют как «использование цифровых данных, информации и связанных с ними услуг для проведения исследований и получения знаний», распространенное определение — «информатика — это дисциплина об организации, доступе, объединении и извлечения данных из множества источников для получения знаний и поддержки принятия решений». Поэтому астроинформатика включает множество естественно связанных с информатикой направлений, таких как моделирование данных, организацию данных и т. д., методы преобразования и нормализации для объединения данных и визуализации информации, извлечение знаний, методы индексации, методы поиска информации и добычи данных. Астроинформатика активно задействует системы классификации (например, таксономию, онтологию, фолксономию, совместную разметку данных[17]), астростатистику. Гражданские научные проекты, такие как Galaxy Zoo, также вносят ценный вклад в открытие нового, используют мета-разметку и характеризацию (описание) объектов в больших массивов астрономических данных. Все эти направления позволяют совершать научные открытия на основе самых разных больших коллекций данных, помогают совместному проведения исследований и переиспользованию данных как для исследований, так и для преподавания. В 2012 году Совету Американского астрономического общества были представлены два программных документа[18][19], в результате были созданы официальные рабочие группы по астроинформатике и астростатистике для профессии астрономии в США и других странах[20]. Астроинформатика обеспечивает естественный контекст для интеграции образования и исследований[21]. Опыт проведения исследований за счет легкого повторного использования данных теперь может быть перенесен в класс, что позволяет развить навыки по работе с данными[22]. У него также есть много других применений, таких как переиспользование архивных данных для новых проектов, установление ссылок литература-данные, интеллектуальный поиск информации и многое другое. Конференции
Дополнительные конференции и списки:
См. также
Примечания
Ссылки
|
Portal di Ensiklopedia Dunia
