Astroinformática

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Proto-supercúmulo Hyperion, descubierto por mediciones y examinaciones de datos de archivo.[1]​

La astroinformática es un campo interdisciplinario de estudia implicar la combinación de astronomía, ciencia de datos, informática, y tecnologías de la información y la comunicación.[2]​

Historia[editar]

La astroinformática se centra principalmente en el desarrollo de herramientas, métodos, y aplicaciones de ciencia computacional, ciencia de datos, y estadística para la búsqueda y educación en astronomía orientada en datos.[3]​ Los primeros esfuerzos en esta dirección incluyen la exploración de datos, el desarrollo de estándares de metadatos, el modelado de datos, el desarrollo de diccionarios de datos astronómicos, acceso de datos, búsqueda y recuperación de información, integración de datos, y minería de datos[4]​ en las iniciativas astronómicas de observatorios virtuales.[5]​[6]​[7]​ Desarrollos posteriores del campo, junto con la aprobación de la comunidad astronómica, fueron presentados al Consejo de Investigación Nacional de Estados Unidos en 2009 en un paper sobre el estado de la profesión astroinformática a propósito de la Encuesta sobre Astronomía y Astrofísica de la Década de 2010.[8]​ Aquel paper proporcionó la base para una subsecuente exposición más detallada en la revista académica Informatics Journal, «Astroinformatics: Data-Oriented Astronomy Research and Education».

La astroinformática como un campo distinto de investigación se inspiró en los campos de la bioinformática y la geoinformática, y a través del trabajo de eScience de Jim Gray en Microsoft Research.[9]​[10]​

En 2012, dos papers de posición fueron presentados al Consejo de la Sociedad Astronómica Americana, lo que condujo al establecimiento de grupos de trabajo formales en astroinformática y astroestadística para la profesión.[11]​[12]​[13]​

Descripción[editar]

Aunque el foco primario de la astroinformática reside en la gran colección digital mundialmente distribuida de bases de datos astronómicas, archivos de imagen, y herramientas de búsqueda, el campo reconoce también la importancia de los conjuntos de datos históricos —utilizando tecnologías modernas para preservar y analizar observaciones astronómicas históricas. Algunos astroinformáticos ayudan a digitalizar observaciones e imágenes astronómicas históricas y recientes en una gran base de datos para su recuperación eficaz en interfaces basadas en la web.[14]​ Otro objetivo es ayudar a desarrollar nuevos softwares y métodos para los astrónomos, así como ayudar a facilitar el proceso y análisis de la rápidamente creciente cantidad de datos en el campo de astronomía.[15]​

La astroinformática ha sido descrita como el Cuarto Paradigma de la investigación astronómica.[16]​ Hay muchas áreas de investigación involucradas con la astroinformática, como la minería de datos, el aprendizaje automático, la estadística, la visualización, la administración de datos científicos, y la ciencia semántica.[17]​ La minería de datos y el aprendizaje automático juegan roles significativos en la astroinformática en tanto disciplina de investigación científica debido a su enfoque en el "descubrimiento de conocimiento de datos" (KDD) y "aprendizaje desde los datos".[18]​[19]​

La cantidad de datos recogidos de estudios del cielo astronómico ha crecido de gigabytes a terabytes durante la década pasada y está pronosticado que crezca en la década próxima a centenares de petabytes con el Gran Telescopio para Rastreos Sinópticos y a exabytes con el radiotelescopio Square Kilometre Array.[20]​ Este plétora de datos nuevos tanto habilita como desafía la realización eficaz de la investigación astronómica. Por lo tanto, se requieren nuevas aproximaciones. En parte debido a esto, la ciencia a través de volúmenes de datos ha ido deviniendo en una disciplina académica reconocida por sí sola. Consecuentemente, la astronomía (y otras disciplinas científicas) han desarrollado subdisciplinas intensivas en datos y en información a tal extensión que estas subdisciplinas ahora están deviniendo (o ya ha devenido) en disciplinas de investigación y programas académicos de pleno derecho.

Las ciencias de la información han sido recientemente definidos como "el uso de datos digitales, información, y servicios relacionados con la búsqueda y generación de conocimiento". No obstante, la definición usual es que la "informática es la disciplina de organizar, acceder, integrar, y extraer datos de fuentes múltiples para el descubrimiento y apoyo a la toma de decisiones". Por tanto, la disciplina de la astroinformática incluye muchas especialidades naturalmente relacionadas entre sí, incluyendo el modelado de datos, la organización de datos, etc. También pueda incluir métodos de transformación y normalización para la integración de datos y visualización de información, así como extracción de conocimiento, técnicas de indexación, rescate de información y métodos de minería de datos. Esquemas de clasificación (p. ej., taxonomías, ontologías, folcsonomías, y/o etiquetados colaborativos[21]​) más astroestadística también están fuertemente implicados.

La astroinformática proporciona un contexto natural para la integración entre educación e investigación.[22]​ La experiencia de la investigación ahora puede ser implementada dentro del aula para establecer y crecer en la alfabetización en materia de datos a través de una fácil reutilización de los datos.[23]​

Conferencias[editar]

Año Sitio Enlace
2018 Heidelberg, Alemania [1]
2017 Ciudad del Cabo, Sudáfrica [2]
2016 Sorrento, Italia [3]
2015 Dubrovnik, Dalmacia [4]
2014 Universidad de Chile [5]
2013 Australia Telescope National Facility, CSIRO [6]
2012 Microsoft Research [7] Archivado el 22 de octubre de 2018 en Wayback Machine.
2011 Sorrento, Italia [8]
2010 Caltech [9] Archivado el 22 de octubre de 2018 en Wayback Machine.

Véase también[editar]

Referencias[editar]

  1. ↑ «Largest Galaxy Proto-Supercluster Found - Astronomers using ESO’s Very Large Telescope uncover a cosmic titan lurking in the early Universe». www.eso.org. Consultado el 18 de octubre de 2018. 
  2. ↑ Astroinformatics and digitization of astronomical heritage Archivado el 26 de diciembre de 2017 en Wayback Machine., Nikolay Kirov. The fifth SEEDI International Conference Digitization of cultural and scientific heritage, May 19–20, 2010, Sarajevo. Retrieved 1 November 2012.
  3. ↑ Borne, Kirk D. (12 de mayo de 2010). «Astroinformatics: data-oriented astronomy research and education». Earth Science Informatics 3 (1–2): 5-17. doi:10.1007/s12145-010-0055-2. 
  4. ↑ Borne, Kirk (2008). «Scientific Data Mining in Astronomy». En Kargupta, Hillol, ed. Next generation of data mining. London: CRC Press. pp. 91-114. ISBN 9781420085860. 
  5. ↑ Borne, Kirk (2000). «Science User Scenarios for a Virtual Observatory Design Reference Mission: Science Requirements for Data Mining». arXiv:astro-ph/0008307. 
  6. ↑ Borne, Kirk D (2003). «Distributed data mining in the National Virtual Observatory». Data Mining and Knowledge Discovery: Theory, Tools, and Technology V 5098. p. 211. doi:10.1117/12.487536. 
  7. ↑ Laurino, O.; D’Abrusco, R.; Longo, G.; Riccio, G. (21 de diciembre de 2011). «Astroinformatics of galaxies and quasars: a new general method for photometric redshifts estimation». Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 418 (4): 2165-2195. Bibcode:2011MNRAS.418.2165L. doi:10.1111/j.1365-2966.2011.19416.x. 
  8. ↑ Borne, Kirk (2009). «Astroinformatics: A 21st Century Approach to Astronomy». arXiv:0909.3892  [astro-ph.IM]. 
  9. ↑ «'Online Science'». Talks by Jim Gray. Microsoft Research. Consultado el 11 de enero de 2015. 
  10. ↑ «Jim Gray eScience Award». Microsoft Research. 
  11. ↑ Borne, Kirk. «Astroinformatics in a Nutshell». asaip.psu.edu. The Astrostatistics and Astroinformatics Portal, Penn State University. Consultado el 11 de enero de 2016. 
  12. ↑ Feigelson, Eric. «Astrostatistics in a Nutshell». asaip.psu.edu. The Astrostatistics and Astroinformatics Portal, Penn State University. Consultado el 11 de enero de 2016. 
  13. ↑ Feigelson, E.; Ivezić, Ž.; Hilbe, J.; Borne, K. (2013). «New Organizations to Support Astroinformatics and Astrostatistics». arXiv:1301.3069  [astro-ph.IM]. 
  14. ↑ Astroinformatics in Canada, Nicholas M. Ball, David Schade. Retrieved 1 November 2012.
  15. ↑ «'Astroinformatics' helps Astronomers explore the sky». Phys.org. Heidelberg University. Consultado el 11 de enero de 2015. 
  16. ↑ «The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery». Microsoft Research. 
  17. ↑ Borne, Kirk (2013). «Virtual Observatories, Data Mining, and Astroinformatics». Planets, Stars and Stellar Systems. p. 403. ISBN 978-94-007-5617-5. doi:10.1007/978-94-007-5618-2_9. 
  18. ↑ Ball, N.M.; Brunner, R.J. (2010). «Data Mining and Machine Learning in Astronomy». International Journal of Modern Physics D 19 (7): 1049. Bibcode:2010IJMPD..19.1049B. doi:10.1142/S0218271810017160. 
  19. ↑ Borne, K; Becla, J; Davidson, I; Szalay, A; Tyson, J. A; Bailer-Jones, Coryn A.L (2008). «The LSST Data Mining Research Agenda». AIP Conference Proceedings. p. 347. doi:10.1063/1.3059074. 
  20. ↑ Ivezić, Ž; Axelrod, T; Becker, A. C; Becla, J; Borne, K; Burke, D. L; Claver, C. F; Cook, K. H et al. (2008). «Parametrization and Classification of 20 Billion LSST Objects: Lessons from SDSS». AIP Conference Proceedings. p. 359. doi:10.1063/1.3059076.  Se sugiere usar |número-autores= (ayuda)
  21. ↑ Borne, Kirk. «Collaborative Annotation for Scientific Data Discovery and Reuse». Bulletin of the ASIS&T. American Society for Information Science and Technology. Archivado desde el original el 5 de marzo de 2016. Consultado el 11 de enero de 2016. 
  22. ↑ Borne, Kirk (2009). «The Revolution in Astronomy Education: Data Science for the Masses». arXiv:0909.3895  [astro-ph.IM]. 
  23. ↑ «Using Data in the Classroom». Science Education Resource Center at Carleton College. National Science Digital Library. Consultado el 11 de enero de 2016. 

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