Big Data in der Astrophysik
In der Astrophysik werden durch den Einsatz der weltweit größten Teleskope immense Datenmengen erzeugt, die sich nicht mehr von Hand analysieren und interpretieren lassen. Insbesondere in der Bildverarbeitung bzw. der automatischen Erkennung von Satelliten, Weltraumschrott sowie Asteroiden, bei denen es auf höchste Präzession ankommt, ist eine automatische Analyse essentiell. Daher wird hier stetig nach neuen Möglichkeiten gesucht die Auswertung derartiger Bildinformationen zu beschleunigen, dies aber unter Beibehaltung kleiner Fehlerquoten.
Effiziente Datenanalyse in Echtzeit
Wir, die sciencentric AG, kümmern uns um diese Belange und entwickeln eigene Algorithmen auf Basis neuronaler Netzwerke, die Analyse der Daten nicht nur schneller, sondern auch optimierter vorzunehmen. Dies kann in Echtzeit sowie durch das nachträgliche Analysieren von bestehendem Datenmaterial erfolgen. In Abhängigkeit des präparierten Datenmaterials und der Verwendung des darunterliegenden Algorithmus, kann die Analyse zudem parallelisiert werden, was in der Regel zu einem weiteren Performanceschub führt.
Effiziente Objekterkennung durch Kategorisierung und manuelle Interpretation
Letztlich führen alle Teil-/Ergebnisse zu einem White-/Black-Listing, um die Ergebnisse zu kategorisieren und eine klare Objektspezifikation vorzunehmen. Objekte mit einer unklaren Spezifikationslage müssen manuell analysiert werden. Geschieht dies, kann die zukünftige Erkennung weiter optimiert werden, in dem die manuell durchgeführten Interpretationen einer erneuten Analyse im Netzwerk unterzogen werden.
Analyse, Interpretation und Optimierung
sciencentric unterstützt bei der Analyse, Interpretation und Optimierung von wissenschaftlich orientiert gewonnenen Bilddaten der Astronomie und Astrophysik, sowie der Anpassung von situationsbezogenen Algorithmen, um die anfallenden Datenmengen zu beherrschen, zu kanalisieren und letztlich Subprozessen für die Weiterverarbeitung zuzuordnen.
Für weitere Fragen, Anregungen und Kooperationen zeigen wir uns offen. Kontaktieren Sie uns gern unter [email protected].
