জ্যোতির্বিদ্যায় ওপেন সমস্যাগুলি যে কোনও অপেশাদার (অন্য কোনও ক্ষেত্রে পিএইচডি সহ) সমাধান করার সুযোগ পাবে?

Question

জ্যোতির্বিদ্যায় কিছু খোলামেলা সমস্যা কী যা কোনও অপেশাদার সমাধানের সুযোগ পাবে? ধরা যাক, অপেশাদারটির অন্য কোনও ক্ষেত্রে পিএইচডি আছে, একটি বেসিক টেলিস্কোপ, ফিল্টারগুলির একটি সেট, বিচ্ছুরণ গ্র্যাঙ্কিংস, ক্যামেরা রয়েছে এবং মেশিন লার্নিং, সিগন্যাল প্রসেসিং, বর্ণালী অনুমান, পরিসংখ্যান ও পরীক্ষার নকশা এবং মৌলিক বিষয়ে অনেক কিছু ঘটেছিল বলে মনে হয় পদার্থবিজ্ঞান এবং রসায়ন।

আরও ভাল ট্যাগ উপলব্ধ আছে (যেমন "গবেষণা")?

Comments

নতুন গ্রহাণু / ধূমকেতু / গৌণ গ্রহ / ইত্যাদি আবিষ্কার কীভাবে সৌরজগতের মহাকর্ষীয় ভারসাম্যকে প্রভাবিত করে, বিশেষত নাসার গ্রহের অবস্থান এবং আবর্তনের হারের অনুমানগুলিতে। 100 বছরে, স্পাইস কার্নেলগুলিতে কেবলমাত্র সামান্য পরিবর্তন হবে, বা বিস্তৃত হবে?

— ব্যারিকার্টার

আকর্ষণীয় প্রশ্ন। আপনার মন্তব্য @ বার্যিকার্টার সম্পর্কে কেন আরও কিছু বিশদভাবে বর্ণনা করবেন না এবং এটিকে একটি উত্তর দিন? যেহেতু প্রশ্নটি অপেশাদারদের সম্পর্কে, তাই কী ধরণের ডেটা প্রয়োজন হবে এবং এটি কীভাবে পাওয়া যায় তা জেনে ভাল লাগবে। আমি অন্যান্য খোলামেলা সমস্যাগুলি সম্পর্কেও শুনতে আগ্রহী .. জ্যোতির্বিদ্যায় কি এর প্রচুর পরিমাণ নেই? :)

— মিমি

আমি দৃ surface়ভাবে

— chris

বিকল্পটি হ'ল এসডিএসএস, ডিইএস ইত্যাদির মতো জরিপ খনন করা out এখন অনেক সমীক্ষা সর্বজনীনভাবে উপলভ্য এবং কেবলমাত্র পেশাদার জ্যোতির্বিদরা করতে পারেন।

— খ্রিস্ট

আমি সাধারণত আমার নিজের অনুদানের প্রস্তাবগুলির জন্য আমার সেরা ধারণাগুলি সংরক্ষণ করি :)

— রব জেফরিস

Answer 1

আপনার যদি সফ্টওয়্যার বিকাশ এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতি সম্পর্কে ভাল জ্ঞান থাকে তবে বেশ কয়েকটি সমস্যা রয়েছে যা আপনি সমাধানে সহায়তা করতে পারেন। বেশিরভাগ পর্যবেক্ষণ জ্যোতির্বিদ্যায় দীর্ঘ সময়ের সিরিজ ডেটা প্রয়োজন হয় এবং এই ডেটা থেকে শব্দটি সরিয়ে নেওয়া হয়। আমি সবেমাত্র ক্ষেত্রটি ছেড়ে এসেছি যেখানে কিছু সহকর্মীরা গুচ্ছগুলির কেন্দ্রে পৃথক তারাগুলি পৃথক করতে ইমেজ বিয়োগের কৌশলগুলি ব্যবহার করতে কিছু সফ্টওয়্যার বিকাশের চেষ্টা করছেন। বিশ্লেষণের জন্য প্রতিটি পৃথক তারা সম্পর্কে পরিষ্কার পরিমাপ পাওয়া গুচ্ছের কেন্দ্রটি সাধারণত আরও ঘন এবং শক্ত।

প্যাটার্ন স্বীকৃতি পাইপলাইন বিশ্লেষণে বিশেষভাবে কার্যকর হবে, যেখানে জেনেরিক পাইপলাইন 1 থেকে 1 তে প্রচুর পরিমাণে ডেটা ব্যবহার করা হয়: যেগুলির মধ্যে আগ্রহী তারার ধরনগুলি আবিষ্কার করুন; এবং 2: এই তারাগুলিতে কিছু আকর্ষণীয় তথ্য আহরণ করা। আরও নির্দিষ্ট স্বার্থের জন্য সাধারণ পাইপলাইনগুলির বিকাশে সহায়তা করার জন্য মেশিন লার্নিং কৌশলগুলিও ব্যবহার করা যেতে পারে।

আমি আপনাকে কয়েকজনের সাথে যোগাযোগ করতে পেরে খুশি যে আপনাকে কিছু নির্দিষ্ট সমস্যা সরবরাহ করতে পারে যা আপনি সহায়তা করতে সক্ষম হতে পারেন।

Comments

অফারটি কি ওপি বাদে অন্যের জন্যও উন্মুক্ত? :) আমিও আগ্রহী হতে পারি ..

— মিমি

সুতরাং যদি আপনি উদাহরণস্বরূপ এই চিত্রটি আপলোড করেন w উইকিমিডিয়া.আর / উইকিপিডিয়া / কমন্স / থমথ /0/ 02/… , কাজটি হবে কেন্দ্রের প্রতিটি তারাটির স্থানাঙ্ক খুঁজে পাওয়া? :) একটি উদাহরণ ভাল হবে।

— মিমি

সময় সিরিজ হিসাবে নেওয়া এবং তারপরে চিত্রগুলিতে সাধারণ বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে এমন হাজার হাজার চিত্রের লাইনের পাশাপাশি আরও 1: এগুলি সারিবদ্ধ করুন এবং সনাক্তকারীদের (হিট ড্রিফট, প্রান্তিককরণ ত্রুটি ইত্যাদি) দ্বারা প্রবর্তিত কোনও বৈশিষ্ট্য সরিয়ে ফেলুন; এবং 2: প্রতিটি তারার সাথে যুক্ত পিক্সেলগুলি পৃথক করে এবং প্রতিটিটির জন্য আপেক্ষিক তীব্রতা নির্ধারণ করে। এটি কেন্দ্রের দিকে শক্ত হয়ে যায় যেখানে পিক্সেলের তীব্রতা পার্শ্ববর্তী পিক্সেল দ্বারা প্রভাবিত হয়। এখানে কিছু উল্লেখ রয়েছে যা arxiv.org/abs/1009.4206 , arxiv.org/abs/1309.6044

— থিওথেরোসি

Answer 2

Kaggle ছায়াপথ চিড়িয়াখানা চ্যালেঞ্জ ক্ষেত্র বাইরে থেকে ধারনা ভিক্ষা কোন সমস্যা হওয়ার একটি উদাহরণ। গভীর শিক্ষা এবং বৈশিষ্ট্য শিক্ষার একটি পটভূমি সহ স্যান্ডার ডিয়েলম্যান সাহসের সাথে এগিয়ে গেলেন, কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করে একটি চিত্র শ্রেণিবদ্ধ তৈরি করলেন; তার সম্পূর্ণ সমাধান এখানে সাবলীলভাবে বর্ণিত হয় ।

জ্যোতির্বিজ্ঞানের যে কোনও চিত্র শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যাতে এই জাতীয় কৌশল প্রয়োগ করা যেতে পারে বা সমীক্ষা বা সংকেত ডেটা থেকে অন্যান্য জ্যোতির্বিজ্ঞানের বিষয়গুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য অনুরূপ কৌশল ব্যবহার করা যেতে পারে।

আমি আপনার নিজের ইমেজ ক্যাপচারটি সম্পর্কে সাফ জানিয়ে দেব, যেহেতু আপনার কাছে একটি যুক্তিসঙ্গত সময়সীমার মধ্যে নিজেকে বহন করার আশা করার চেয়ে বৃহত্তর গভীরতা, রেজোলিউশন এবং কভারেজ সহ প্রচুর প্রকাশ্য ডেটা সেট রয়েছে।

Comments

আমি এই উত্তরটিও পছন্দ করেছি। :)

— মিমি