Վիքիպեդիա

Աստղաինֆորմատիկա

Աստղաինֆորմատիկան(astroinformatics) - միջդիսցիպլինար ոլորտ է, որը ներառում է աստղագիտության, տվյալագիտության, մեքենայական ուսուցման, ինֆորմատիկայի և տեղեկատվական/հաղորդակցական տեխնոլոգիաների ամբողջությունը[1]։

Նկարագրություն խմբագրել

Աստղաինֆորմատիկան հիմնականում կենտրոնացած է հաշվողական գիտության, տվյալների գիտության, մեքենայական ուսուցման և վիճակագրության գործիքների, մեթոդների և կիրառությունների մշակման վրա՝ տվյալների վրա հիմնված աստղագիտության մեջ հետազոտության և կրթության համար:Այս ուղղությամբ սկզբնական ջանքերը ներառում էին տվյալների հայտնաբերում, մետատվյալների ստանդարտների մշակում, տվյալների մոդելավորում, աստղագիտական տվյալների բառարանի մշակում, տվյալների հասանելիություն, տեղեկատվության որոնում[2], տվյալների ինտեգրում և տվյալների արդյունահանում[3] աստղագիտական վիրտուալ աստղադիտարանի նախաձեռնություններում[4][5]:Ոլորտի հետագա զարգացումը, աստղագիտության համայնքի հավանության հետ մեկտեղ, ներկայացվել է Ազգային Հետազոտական խորհրդին (Միացյալ Նահանգներ) 2009 թվականին աստղաինֆորմատիկայի «Պրոֆեսիոնայի վիճակը» պաշտոնում 2010 թվականի աստղագիտության և աստղաֆիզիկայի տասնամյա հետազոտության համար[6]:Այդ դիրքորոշման փաստաթուղթը հիմք հանդիսացավ ոլորտի հետագա ավելի մանրամասն բացահայտման համար «Ինֆորմատիկա» ամսագրի «Աստղաինֆորմատիկա։ Տվյալների վրա հիմնված աստղագիտության հետազոտություն և կրթություն» հոդվածում։

Աստղաինֆորմատիկան՝ որպես հետազոտության հստակ ոլորտ, ոգեշնչվել է կենսաինֆորմատիկայի և գեոինֆորմատիկայի ոլորտների աշխատանքով, ինչպես նաև Ջիմ Գրեյի (համակարգչային գիտական) աշխատանքով Microsoft Research-ում, որի ժառանգությունը հիշվել և շարունակվել է Ջիմ Գրեյի eScience մրցանակաբաշխության միջոցով։

Աստղագիտական երկնքի հետազոտություններից հավաքագրված տվյալների քանակը վերջին տասնամյակի ընթացքում աճել է գիգաբայթից մինչև տերաբայթ, և կանխատեսվում է, որ հաջորդ տասնամյակում կաճի հարյուրավոր պետաբայթի՝ մեծ սինոպտիկ հետազոտական աստղադիտակի միջոցով[7]:Նոր տվյալների այս բազմազանությունը և՛ հնարավորություն է տալիս, և՛ մարտահրավեր է նետում արդյունավետ աստղագիտական հետազոտություններին։ Ուստի նոր մոտեցումներ են պահանջվում։ Մասամբ դրա շնորհիվ տվյալների վրա հիմնված գիտությունը դառնում է ճանաչված ակադեմիական առարկա։ Հետևաբար, աստղագիտությունը (և այլ գիտական առարկաները) զարգացնում են տեղեկատվական ինտենսիվ և տվյալների ինտենսիվ ենթագիտությունները այնքանով, որ այդ ենթագիտությունները դառնան (կամ արդեն դարձել են) ինքնուրույն հետազոտական առարկաներ և լիարժեք ակադեմիական ծրագրեր։ Թեև շատ կրթական հաստատություններ չունեն աստղաինֆորմատիկայի ծրագիրը, սակայն, ամենայն հավանականությամբ, մոտ ապագայում նման ծրագրեր կմշակվեն։

Ինֆորմատիկան վերջերս սահմանվել է որպես «թվային տվյալների, տեղեկատվության և հարակից ծառայությունների օգտագործում հետազոտությունների և գիտելիքի ստեղծման համար»։ Այնուամենայնիվ հաճախ օգտագործվող սահմանումն է «ինֆորմատիկան հայտնաբերման և որոշումների աջակցության համար բազմաթիվ աղբյուրներից տվյալների կազմակերպման, մուտքի, ինտեգրման և արդյունահանման կարգ է »։ Հետևաբար, աստղաինֆորմատիկայի կարգապահությունը ներառում է բնականին առնչվող բազմաթիվ մասնագիտություններ, ներառյալ տվյալների մոդելավորումը, տվյալների կազմակերպումը և այլն։ Այն կարող է ներառել նաև տվյալների ինտեգրման և տեղեկատվության վիզուալիզացիայի փոխակերպման և նորմալացման մեթոդներ, ինչպես նաև ինդեքսավորման տեխնիկա և տեղեկատվության որոնում մեթոդները։ Դասակարգման սխեմաները (օրինակ՝ տաքսոնոմիաները, գոյաբանությունները[8]) և աստղագիտությունը նույնպես մեծապես ներգրավված կլինեն։ Քաղաքացիական գիտական նախագծերը (օրինակ՝ Գալաքսի կենդանաբանական այգին) նաև նպաստում են բարձր արժեքավոր նորույթների բացահայտմանը, մետա-պիտակավորմանը և օբյեկտների բնութագրմանը մեծ աստղագիտական տվյալների ամբողջությունում։ Այս բոլոր մասնագիտությունները հնարավորություն են տալիս գիտական բացահայտումներ կատարել տարբեր զանգվածային տվյալների հավաքագրման, համատեղ հետազոտությունների և տվյալների կրկնակի օգտագործման մեջ՝ ինչպես հետազոտական, այնպես էլ ուսումնական պայմաններում։

Կիրառություն խմբագրել

Թեև աստղաինֆորմատիկայի հիմնական ուշադրությունը թվային աստղագիտական տվյալների բազաների, պատկերների արխիվների և հետազոտական գործիքների համաշխարհային ամբողջականությունն է, ոլորտը գիտակցում է նաև ժառանգական տվյալների կարևորությունը՝ օգտագործելով ժամանակակից տեխնոլոգիաները՝ պահպանելու և վերլուծելու պատմական աստղագիտական դիտարկումները։ Աստղաինֆորմատիկայի որոշ մասնագետներ օգնում են թվայնացնել պատմական և վերջին աստղագիտական դիտարկումներն ու պատկերները մեծ տվյալների բազայում՝ արդյունավետ որոնման համար վեբ-ինտերֆեյսների միջոցով[9]:Մյուս նպատակն է օգնել աստղագետներին նոր մեթոդների և ծրագրերի մշակման համար, ինչպես նաև աստղագիտության ոլորտում արագ աճող տվյալների գործընթացին և վերլուծությանը։

2012թ.-ին երկու դիրքորոշում[10][11] ներկայացվեց Ամերիկյան աստղագիտական ընկերության խորհրդին, որոնք հանգեցին աստղաինֆորմատիկայի և աստղավիճակագրության ֆորմալ աշխատանքային խմբերի ստեղծմանը ԱՄՆ-ում և այլուր աստղագիտության մասնագիտության համար[12]։

Աստղաինֆորմատիկան բնական ենթատեքստ է ապահովում կրթության և հետազոտությունների ինտեգրման համար։ Այն ունի նաև բազմաթիվ այլ կիրառություններ, ինչպիսիք են արխիվային տվյալների վերափոխումը նոր նախագծերի համար, գրականություն-տվյալների հղումներ, տեղեկատվության որոնում և այլն։

Ծանոթագրություններ խմբագրել

  1. ↑ Digitization methodologies digitization and understanding // 2015 Digital Heritage. — IEEE, 2015-09. — doi:10.1109/digitalheritage.2015.7413861
  2. ↑ Kirk D. Borne <title>Distributed data mining in the National Virtual Observatory</title> // Data Mining and Knowledge Discovery: Theory, Tools, and Technology V. — SPIE, 2003-03-25. — doi:10.1117/12.487536
  3. ↑ Next generation of data mining. — Boca Raton: CRC Press, 2009. — xxiv, 605 pages, 8 unnumbered pages of plates с. — ISBN 978-1-4200-8586-0, 1-4200-8586-7
  4. ↑ Digital object identifier(անգլ.) // Wikipedia. — 2021-10-22.
  5. ↑ O. Laurino, R. D’Abrusco, G. Longo, G. Riccio Astroinformatics of galaxies and quasars: a new general method for photometric redshifts estimation: Astroinformatics of galaxies and quasars(անգլ.) // Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. — 2011-12-21. — В. 4. — Т. 418. — С. 2165–2195. — doi:10.1111/j.1365-2966.2011.19416.x
  6. ↑ Dan Green Inflation and the Higgs Scalar. — Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2014-12-05.
  7. ↑ Ivezić, Ž.; Axelrod, T.; Becker, A. C.; Becla, J.; Borne, K.; Burke, D. L.; Claver, C. F.; Cook, K. H.; Connolly, A. (2008 թ․ դեկտեմբերի 5). «Parametrization and Classification of 20 Billion LSST Objects: Lessons from SDSS». AIP Conference Proceedings. 1082 (1): 359–365. doi:10.1063/1.3059076. ISSN 0094-243X.
  8. ↑ «Bulletin April/May 2013». web.archive.org. 2016 թ․ մարտի 5. Արխիվացված է օրիգինալից 2016 թ․ մարտի 5-ին. Վերցված է 2021 թ․ նոյեմբերի 12-ին.
  9. ↑ «Начало». Institute of Mathematics and Informatics (բուլղարերեն). Վերցված է 2021 թ․ նոյեմբերի 12-ին.
  10. ↑ «Astroinformatics in a Nutshell – Astrostatistics and Astroinformatics Portal». asaip.psu.edu (ամերիկյան անգլերեն). Վերցված է 2021 թ․ նոյեմբերի 12-ին.
  11. ↑ «Astrostatistics in a Nutshell – Astrostatistics and Astroinformatics Portal». asaip.psu.edu. Վերցված է 2021 թ․ նոյեմբերի 12-ին.
  12. ↑ Feigelson, E. D.; Ivezić, Ž.; Hilbe, J.; Borne, K. D. (2013 թ․ հոկտեմբերի 1). «New Organizations to Support Astroinformatics and Astrostatistics». 475: 15. {{cite journal}}: Cite journal requires |journal= (օգնություն)
Ստացված է «https://hy.wikipedia.org/w/index.php?title=Աստղաինֆորմատիկա&oldid=9807199» էջից