Dr. Kai Polsterer, Deutsche Museum Bonn:
“Vorangetrieben durch die Digitalisierung, ist in den letzten Jahren eine wahre Flut an Daten in fast allen Wissenschaften zu beobachten. Neben empirischen und theoretischen Studien sowie Simulationen etabliert sich die datengetriebene Wissenschaft als ein fundamentaler Bestandteil der Forschung. Die Astronomie ist seit jeher ein sehr datenintensiver Forschungsbereich, der insbesondere durch die steigende Anzahl an vollautomatischen Himmelsdurchmusterungen ständig an Datenumfang und Datenkomplexität gewinnt. Daher ist bereits heute, eine manuelle Sichtung und Analyse sämtlicher Daten durch Wissenschaftler unmöglich.
Durch den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens entstehen Assistenzsysteme, die die Wissenschaftler bei Ihrer Arbeit unterstützen. Der Vortrag vermittelt einen grundlegenden Überblick, wie Algorithmen dies ermöglichen.”
Driven by digitalisation, a veritable flood of data has been observed in almost all sciences in recent years. Alongside empirical and theoretical studies and simulations, data-driven science is becoming a fundamental part of research. Astronomy has always been a very data-intensive field of research, and it continues to grow in volume and complexity, especially with the increasing number of fully automated sky surveys. As a result, it is already impossible for scientists to manually sift through and analyse all the data.
The use of machine learning methods leads to assistance systems that support scientists in their work. The talk gives a basic overview of how algorithms make this possible. (Translated from the German version using DeepL)
