IBM entwickelt Ideen für astronomisch große Datenmengen

2013-12-30  |  Comebuy News

IBM hat die Prototyp-Version einer Software-Architektur zu helfen Astronomen arbeiten mit enormen Datenflüsse, die vom Teleskop Square Kilometer Array (SKA) kommen wird abgeschlossen.

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Das SKA-Projekt wird beispiellos präzise Beobachtung von Radioquellen am Himmel, durch eine weit verbreitete Gruppe von Gerichte und Antennen verteilt entweder Australien und Neuseeland oder Südafrika, je nachdem wer ein wettbewerbsfähiges Angebots gewinnt durchführen. Die Entscheidung wird Anfang nächsten Jahres erwartet.

IBM Informationen Intensive Framework (IIF) ermöglicht ein gewisses Maß an Klassifizierung astronomischer Objekte automatisch, mit Bezug auf eine Norm Taxonomie ausgeführt wird. Für regelmäßige Beobachtungen können Astronomen dann mit Objekten als benannten Entitäten, z. B. "Galaxy" oder "supermassive Black Hole" anstatt einer Rohmasse von Daten beschäftigen.

Das Projekt hat "wissen, die innerhalb der Leiter ein Astronom und legen Sie es in diesem System ergriffen; So können Sie einige der Dinge, die ein Astronom manuell tun können automatisch tun", sagt Dougal Watt, chief Technology Officer von IBM Neuseeland und Lehrstuhl für die NZ-SKA-Industrie-Konsortium.

Das System wurde in Zusammenarbeit mit Radio-Astronom Melanie entwickelt.

Johnston-Hollitt an der Victoria University in Wellington. Es basiert auf einer astronomische Taxonomie von International Virtual Observatory Alliance entwickelt und verwendet die Ontology Web Language (OWL), verwaltet vom W3C-Konsortium.

"Der Punkt ist um Astronomen effizienter und produktiver, so dass sie Zeit kreativ sein, verbringen können", sagt Watt. "Es ist ziemlich entmutigend für ein Astronom zu lernen, die Syntax und Struktur eines Katalogs und muss dann diese sehr zeitaufwendige Aufgaben zu tun haben. Es wäre viel besser, ihnen mehr Zeit für die eigene Forschung zu geben."

Watt sagt, weil Astronomen von weltlichen Katalogisierung Arbeit entlastet werden, sie mehr Zeit haben, das ungewöhnliche zu erkennen.

"Wir dachten, wir könnten dies bis Maschinelles Lernen und sozialen Vernetzung paar. Wir würden pop-up eine Warnung über ein Web-Portal, sagen "Ich kann nicht dieses Objekt klassifizieren und hier ist ein Bild davon," so die nächste Person, die auf dem Portal aussieht hat es versuchen und dann eine ganze Menge Leute tun und schließlich sie einig, was es ist und sie, dass das System sagen können; Dies ist ein neues Objekt gleich welcher Art. Also jedes Mal, wenn das System in Zukunft über dieses Objekt kommt es ' wissen' was es ist."

Rahmen werden auch in der Lage, vor Ort Änderungen in Objekten durch die Zeit. Wenn es bereits, ein Objekt eines bestimmten Typs an einer bestimmten Position am Himmel erwähnt wurde und eine andere Art von Objekt dort eine Woche oder ein Jahr später erscheint, es erkennt, dass etwas verändert und mobilisieren Teleskope in der ganzen Welt an dieser Stelle wenden, sagt Watt.

Ähnliche Prinzipien Erdgebundener Domänen Forschungsfelder wie Medizin oder Herstellung, Anhebung jedermanns Know-how, um das Niveau der Top-Experten und Gewährleistung schneller genaue Diagnose oder ein besseres Qualitätsprodukt angepasst werden konnte, schlägt er vor.

Jetzt hat der Prototyp das Konzept bewährt "der nächste Schritt ist, setzen Sie sich mit einige Astronomen und diese gehen in eine echte live-Experiment; Blick auf einige der Probleme, die Astronomen versuchen und schauen, was wir dort automatisiert werden können."

Arbeit auch auf wird die Leistung des Rahmens durch Parallelverarbeitung Techniken verbessern, sagt Watt.

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