CDS&E: Peculiar galaxy detection in digital sky surveys

CDS

基本信息

  • 批准号:
    1903823
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 14.07万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2019-10-01 至 2023-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Digital sky surveys are increasingly pivotal in astronomy, but existing computational methodologies are unable effectively to analyze the resultant extremely large databases. This project will develop and apply methods that combine the analysis of imaging, photometric, and spectroscopic data to mine astronomical databases and detect peculiar celestial objects of scientific value. Peculiar galaxies are very different from the majority of galaxies and carry crucial information about the interactions of objects, their formation, and their evolutionary history. They are important for addressing fundamental questions about the early, present, and future universe. Software and source code developed in this project will be open to the community. The principal investigator has been leading high-impact inclusion and diversity programs that engage students from underrepresented minorities. The present project will strengthen these student experiences, continuing to use research as a tool for increasing diversity and inclusion.Algorithms, both new and already developed with previous NSF support, will be applied to the most significant existing digital sky surveys, including the Sloan Digital Sky Survey (SDSS), the Panoramic Survey Telescope and Rapid Response System (PanSTARRS), and the Dark Energy Survey (DES), and will be prepared for the future, notably for the Large Synoptic Survey Telescope (LSST), the most powerful astronomical imaging device and the primary NSF astronomical project for the decade.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
数字天空调查在天文学中越来越关键,但是现有的计算方法无法有效地分析所得的极大数据库。 该项目将开发和应用结合成像,光度和光谱数据分析的方法来开采天文学数据库并检测科学价值的特殊天体对象。 奇特的星系与大多数星系截然不同,并带有有关对象的相互作用,它们的形成及其进化史的关键信息。 它们对于解决有关早期,现在和未来宇宙的基本问题很重要。 该项目中开发的软件和源代码将向社区开放。 首席调查员一直领导着高影响力的包容性和多样性计划,这些计划吸引了代表性不足的少数民族的学生。 本项目将增强这些学生的经验,继续使用研究作为增加多样性和包容性的工具。在以前的NSF支持下,Algorithms将应用于最重要的现有数字天空调查,包括Sloan Digital Sky Surke(包括SDSS),包括Panoramic suspory the Panoramic sumper to dors Panoramic sourse(Panstarrs)(Panstarrs)(Panstarrs),以及DarkStarrs(PanStarrs),以及Darks Ardife dark will be Syne(PanStarrs),以及Symoptic调查望远镜(LSST)是十年来最强大的天文成像设备,也是NSF的主要天文学项目。该奖项反映了NSF的法定任务,并被认为是值得通过基金会的智力优点和更广泛影响的审查标准通过评估来获得支持的。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Galaxy spin direction distribution in HST and SDSS show similar large-scale asymmetry
HST 和 SDSS 中的星系自旋方向分布表现出类似的大规模不对称性
Detection of unknown galaxy types in large databases of galaxy images
  • DOI:
    10.29007/5xhn
  • 发表时间:
    2021-03
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Venkat Margapuri;Basant Thapa;L. Shamir
  • 通讯作者:
    Venkat Margapuri;Basant Thapa;L. Shamir
Reanalysis of the Spin Direction Distribution of Galaxy Zoo SDSS Spiral Galaxies
  • DOI:
    10.1155/2023/4114004
  • 发表时间:
    2023-02
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Darius Mcadam;L. Shamir
  • 通讯作者:
    Darius Mcadam;L. Shamir
Evaluation of the benchmark datasets for testing the efficacy of deep convolutional neural networks
  • DOI:
    10.1016/j.visinf.2021.10.001
  • 发表时间:
    2021-10-22
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Dhar, Sanchari;Shamir, Lior
  • 通讯作者:
    Shamir, Lior
Automatic detection of novelty galaxies in digital sky survey data
自动检测数字巡天数据中的新奇星系
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    2022
  • 资助金额:
    $ 14.07万
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