아마추어 (다른 분야의 박사 학위를 가진)가 해결할 가능성이있는 천문학에서 열린 문제?

아마추어가 해결할 수있는 천문학에서 공개 된 문제는 무엇입니까? 아마추어가 다른 분야에서 박사 학위를 받았으며 기본 망원경, 필터 세트, 회절 격자, 카메라를 소유하고 기계 학습, 신호 처리, 스펙트럼 추정, 통계 및 실험 설계 및 기본에 대해 많이 알고 있다고 가정합니다. 물리학과 화학.

더 나은 태그가 있습니까 (예 : "연구")?

소프트웨어 개발 및 패턴 인식에 대해 잘 알고 있으면 해결하는 데 도움이되는 몇 가지 문제가 있습니다. 관측 천문학의 대부분은 긴 시계열 데이터를 필요로하며이 데이터에서 노이즈를 제거합니다. 나는 일부 동료들이 이미지 빼기 기술을 사용하여 클러스터 중심의 개별 별을 분리하기 위해 일부 소프트웨어를 개발하려고하는 현장을 떠났습니다. 클러스터의 중심은 일반적으로 분석하기 위해 각 개별 별의 명확한 측정을 얻는 것이 더 밀도가 높고 어렵습니다.

패턴 인식은 파이프 라인 분석에 특히 유용합니다. 일반 파이프 라인을 대량의 데이터에 사용하여 1 : 별표 유형을 찾습니다. 그리고 2 :이 별들에 대한 흥미로운 정보를 추출합니다. 머신 러닝 기술을 사용하여보다 구체적인 관심사를위한 일반 파이프 라인 개발을 지원할 수도 있습니다.

도움을 줄 수있는 몇 가지 특정 문제를 제공 할 수있는 소수의 사람들과 연락을 드리겠습니다.

Kaggle 은하 동물원의 문제는 현장 외부에서 아이디어를 구걸 문제의 예입니다. 딥 러닝 및 기능 학습에 대한 배경 지식을 갖춘 Sander Dieleman은 용감하게 전진하여 컨볼 루션 신경망을 활용하는 이미지 분류기를 만듭니다. 그의 전체 솔루션은 유창하게 설명되어 있습니다 .

이러한 종류의 기술은 천문학의 모든 이미지 분류 문제에 적용 할 수 있거나, 유사한 기술을 사용하여 측량 또는 신호 데이터에서 다른 천체 물리학 적 물체를 분류 할 수 있습니다.

합리적인 시간 내에 자신을 수행 할 수있는 것보다 더 깊이, 해상도 및 적용 범위가 넓고 공개적으로 사용 가능한 많은 데이터 세트 가 있기 때문에 자신의 이미지 캡처 를 피하고 싶습니다.