IRIS Big Data
In diesem Projekt benutzen wir Machine Learning, um in den Daten des NASA-Weltraumteleskops IRIS Sonnenflares zu entdecken, zu analysieren und möglicherweise auch vorherzusagen.
Ausgangslage
Der Interface Region Imaging Spectrograph (IRIS) ist eine NASA Small Explorer Mission, um die Region der Sonne zwischen Chromsphäre und Corona zu beobachten. IRIS zeichnet jeden Tag rund 12 GB an Bilddaten auf, was zu einem gegenwärtigen Total von über 35 TB von Daten führt. Die grosse Menge an Daten können von den traditionellen Methoden der Informatik nicht verarbeitet werden.
Vorgehen
Das Projekt nutzt Machine Learning um Sonnenflares in den Daten von IRIS zu finden. Von der neuen Methode wird erwartet, dass sie das Verständnis der Physik von Solarflares fördert und eine Vorhersage vereinfacht.
Projektinformation | |
|---|---|
| Ausführung |
Institut für Data Science FHNW |
| Dauer | seit 2017 |
| Förderung |
Nationales Forschungsprogramm NFP 75 "Big Data" |
| Projektleitung |
Prof. Dr. Martin Melchior, Prof. Dr. Samuel Krucker |