标题:天文超载：科学家在数据挖掘中观星移
作者:小轻
时间:10/20 22:20
。”这可以打进非常有趣的领域计算机科学与统计。“
布卢姆和他的同事们开发的智能算法来完成这项工作。使用 30左右的专家库，他们创造了基线“良好形象” 实际瞬变的电脑培训。下班的算法这些基准标准，因为它们通过数据抓取每桩夜晚。
“这让我们钻到数据中一种新的方式，“布卢姆说。
其他研究人员正在采取类似的机器学习的策略。天文学家在美国的英国研制 算法可以分类星系 - 作为螺旋或椭圆形，比如 - 使用视为一个星系动物园判决指南。
星系动物园一网上项目征集市民以百万计的分类星系影像通过哈勃太空望远镜。到目前为止，已有超过 250,000人参加。
未来
布卢姆说，他和他的团队在他们的算法，处理能力有信心帕洛马尔瞬态厂的夜间海量数据。但是，这种机器学习的努力只是一个什么将是必要的前奏在不久的将来，当更强有力的手段来联机。
布卢姆引 大天气巡天望远镜，这应从顶部开始扫描，在2018年左右，智利山的天空。
该LSST将收集一千兆字节的数据每两秒钟，布卢姆说。它有可能当场百万超新星和1000万颗小行星每年，除了其他更壮观的种种现象。
例如，仪器可以拿起中子星碰撞证据，很可能让天文学家第一次直接确认涟漪的存在时空称为引力波，布卢姆说。它还可以帮助研究人员更好地了解神秘 黑暗物质与暗能量.
将面临的挑战对于天文学家筛选，并按照该文书的注册意见。研究人员现在刚刚搞清楚它们如何能应付这样的工作，根据布卢姆。
“我们现在所处的在这个过程中很有趣的阶段，“他说。”我们正在玩看到周围的这些数据，给我们最好的算法数据描述。“
从长远来看，大学和学院需要更充分地培养未来的天文学家在计算机科学和数据管理，布卢姆说。并在短期而言，天文学家小组应与计算机科学家。布卢姆的小组开设了与谷歌的对话，例如，在希望的学习公司的搜索经验。 ..
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