Эта статья от Джонс Хопкинса подчеркивает роль науки о данных в ускорении вероятностного сопоставления каталогов для открытий в космическом пространстве в разные периоды времени и с использованием разных телескопов.
Роль науки о данных в ускорении вероятностного сопоставления каталогов для открытий в космическом пространстве в разные временные периоды и с использованием разных телескопов статья от Джонса Хопкинса
<img alt="" src="https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/DALL·E-2023-12-02-14.12.50-A-visually-engaging-and-informative-blog-header-image-with-a-pink-theme-combining-elements-of-data-science-and-space-exploration.-The-background-feat-1024x585.png"/><img alt="" src="https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/DALL·E-2023-12-02-14.12.50-A-visually-engaging-and-informative-blog-header-image-with-a-pink-theme-combining-elements-of-data-science-and-space-exploration.-The-background-feat-150x150.png"/><p>Большой проблемой в исследованиях космоса является то, видят ли одни и те же звезды или галактики в различных обзорах неба. Сегодня телескопы собирают огромное количество данных о тысячах или даже миллиардах объектов, используя различные типы света. Однако связывание этих данных из разных обзоров довольно сложно.</p><p>Старые методы не справлялись с огромным разнообразием данных. Это затрудняло определение того, когда два обзора смотрели на одно и то же, например, звезду или галактику, на огромных изображениях, охватывающих огромные участки неба. Это вызывало проблему, потому что ученые не могли объединять измерения одного и того же объекта из различных обзоров неба.</p><p>Исследователи Университета Джона Хопкинса разработали новый способ решения этой проблемы. Они создали интеллектуальную компьютерную программу (алгоритм), которая оценивает пары наблюдений из разных обзоров неба. Эти оценки сообщают нам, насколько вероятно, что наблюдения относятся к одному и тому же объекту. Программа анализирует местоположение объектов, их яркость, цвета и другие детали, чтобы определить, являются ли они одним и тем же объектом.</p><p>Этот метод является очень точным и хорошо работает с огромным количеством данных. Он помогает соединить наблюдения слабых и ярких объектов, даже если они были зафиксированы по-разному. Программа может просматривать каталоги с миллиардами записей и находить соответствия между небесными телами. Оценки также помогают подтвердить правильность совпадений.</p><p>Этот новый способ связывания данных использует преимущества науки о данных и знания о измерениях в космосе. Он учитывает вероятности таких вещей, как положение, яркость, цвета и другие, понимая неопределенности в наблюдениях. Это открывает интересные возможности для науки, потому что теперь мы можем надежно сказать, когда мы видим одно и то же в разных обзорах.</p><p>Сочетая данные об отдельных звездах, галактиках и других объектах, ученые могут узнать больше о их природе, местонахождении, движении и изменениях со временем. Этот метод позволяет нам объединять измерения из различных типов света, таких как ультрафиолетовый, оптический, инфракрасный, рентгеновский, гамма-лучи и радиоволны, что дает нам лучший обзор уникальных объектов, видимых различными телескопами, сканирующими разные части неба. Это новый способ узнать больше о всем, начиная от изменяющихся звезд до огромных черных дыр.</p>
