In diesem Projekt benutzen wir Machine Learning, um in den Daten des NASA-Weltraumteleskops IRIS Sonnenflares zu entdecken, zu analysieren und möglicherweise auch vorherzusagen.
Erfahrungsbericht
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.
Projektdetails
- Typ
- Forschungsprojekt
- Forschungsfeld
- Astroinformatik und Space Sciences und Bildverarbeitung & Computer Vision
- Themen
- Data Science und Engineering, Informatik und Data Science und Artificial Intelligence und Machine Learning
- Hochschule/Institut
- Hochschule für Informatik FHNW / Institut für Data Science
- Förderung
- Nationales Forschungsprogramm NFP 75 "Big Data"
- Laufzeit
- seit 2017
- Leitung
- Prof. Dr. Martin Melchior, Prof. Dr. Samuel Krucker
Tritt mit uns in Kontakt
Für weitere Informationen zur Hochschule für Informatik FHNW oder um eine Zusammenarbeit zu besprechen, kontaktiere uns.
Prof. Dr. Martin Melchior
- Telefon
- +41 56 202 77 07 (Direkt)
- martin.melchior@fhnw.ch
Weitere Projekte
Verbesserung der Überwachung von Drittparteipatenten mit maschinellem Lernen und Natural Language Processing
- Forschungsfeld
- AI, Machine Learning & Natural Language Processing (NLP)