Problemi aperti in astronomia che un dilettante (con un dottorato in qualche altro campo) avrebbe una possibilità di risolvere?

Quali sono alcuni problemi aperti in astronomia che un dilettante avrebbe una possibilità di risolvere? Supponiamo che il dilettante abbia un dottorato di ricerca in qualche altro campo, possieda un telescopio di base, una serie di filtri, reticoli di diffrazione, telecamere e capisca molto sull'apprendimento automatico, sull'elaborazione del segnale, sulla stima spettrale, sulla statistica e sulla progettazione di esperimenti, e di base fisica e chimica.

Sono disponibili tag migliori (come "ricerca")?

— eclisse
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In che modo la scoperta di nuovi asteroidi / comete / pianeti minori / ecc. Influisce sull'equilibrio gravitazionale del sistema solare, in particolare le proiezioni della NASA su posizioni planetarie e velocità di rotazione. Tra 100 anni, ci saranno solo piccole modifiche ai kernel SPICE o estese?

— Barrycarter il

Domanda interessante. Perché non elaborare un po 'di più il tuo commento su @barrycarter e renderlo una risposta? Poiché la domanda riguarda i dilettanti, sarebbe bello sapere che tipo di dati sarebbero necessari e come potrebbero essere ottenuti. Sono anche curioso di sapere di altri problemi aperti .. L'astronomia non ne ha molti? :)

— mmh,

Consiglio vivamente di scegliere

— chris

Un'alternativa sarebbe quella di scavare in sondaggi come SDSS, DES ecc. Utilizzando tecniche di apprendimento automatico per identificare i valori anomali. Molti sondaggi sono ora disponibili al pubblico e solo così tanti astronomi professionisti possono fare.

— chris,

Di solito conservo le mie migliori idee per le mie proposte di sovvenzione :)

— Rob Jeffries,

Risposte:

Se hai una buona conoscenza dello sviluppo del software e del riconoscimento dei modelli, ci sono diversi problemi che potresti aiutare a risolvere. Gran parte dell'astronomia osservativa richiede dati di serie a lungo termine e la rimozione del rumore da questi dati. Ho appena lasciato il campo in cui alcuni colleghi stanno cercando di sviluppare un software per utilizzare le tecniche di sottrazione delle immagini per isolare le singole stelle al centro dei cluster. Il centro del cluster è in genere più denso e più difficile da ottenere misurazioni chiare di ogni singola stella da analizzare.

Il riconoscimento dei pattern sarebbe particolarmente utile nell'analisi della pipeline, in cui una pipeline generica viene utilizzata su grandi quantità di dati a 1: trova i tipi di stelle a cui sei interessato; e 2: estrarre alcune informazioni interessanti su queste stelle. Le tecniche di apprendimento automatico potrebbero anche essere utilizzate per aiutare a sviluppare le condutture generali per interessi più specifici.

Sono felice di metterti in contatto con alcune persone che potrebbero fornirti alcuni problemi specifici in cui potresti essere in grado di aiutarti.

— theotheraussie
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L'offerta è aperta anche ad altri rispetto al PO? :) Potrei essere interessato anch'io ..

— mmh,

Quindi se avessi ad esempio questa immagine upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/02/… , il compito sarebbe quello di trovare le coordinate di ogni stella al centro? :) Un esempio sarebbe carino.

— mmh,

Più lungo le linee di migliaia di quelle immagini prese come serie temporali e quindi utilizzando le funzioni comuni nelle immagini su 1: allinearle e rimuovere tutte le funzionalità introdotte dai rivelatori (deriva di calore, errore di allineamento, ecc.); e 2: isolare i pixel associati a ciascuna stella e determinare l'intensità relativa per ciascuna. Ciò diventa difficile verso il centro dove l'intensità dei pixel è influenzata dai pixel circostanti. Qui ci sono alcuni riferimenti che potrebbe aiutare arxiv.org/abs/1009.4206 , arxiv.org/abs/1309.6044

— theotheraussie

La sfida dello zoo della galassia di Kaggle è un esempio di un problema che richiede idee da fuori campo. Sander Dieleman, con un background in deep learning e feature learning, coraggiosamente si è fatto avanti, creando un classificatore di immagini che utilizza reti neurali convoluzionali; la sua soluzione completa è descritta fluentemente qui .

Questo tipo di tecniche potrebbe essere applicato a qualsiasi problema di classificazione delle immagini in Astronomia, o tecniche simili potrebbero essere utilizzate per classificare altri oggetti astrofisici da dati di rilevamento o di segnale.

Eviterei di fare la tua acquisizione di immagini, poiché ci sono molti set di dati disponibili apertamente con maggiore profondità, risoluzione e copertura di quanto tu possa sperare di eseguire te stesso entro un ragionevole lasso di tempo.

— christopherlovell
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Mi è piaciuta anche questa risposta. :)

— mmh,