LRP2020：机器学习在加拿大天体物理学中的优势
天体物理仪器与方法
2020-05-20 v2
摘要
将机器学习（ML）方法应用于天体物理数据集分析正在兴起，特别是随着计算能力和复杂算法变得更加强大和易于获取。随着 ML 领域持续取得突破，其应用展示了 ML 的巨大潜力，从实现分析速度提高数千万倍（例如引力透镜建模或光谱巡天分析）到解决以前未解决的问题（例如前景减除或高效望远镜操作）。自 2010 年以来，包含 ML 的天文学出版物数量稳步增长。随着 2020 年代新一代巡天产生的极大数据集的出现，ML 方法将成为天体物理学中不可或缺的工具。加拿大无疑是机器学习领域发展的世界领导者，其声望卓著的 AI 研究机构吸引了大量投资和熟练研究人员。这为加拿大成为机器学习在天体物理学领域应用的世界领导者并培养新一代高技能研究人员提供了独特机遇。
引用
@article{arxiv.1910.00774,
title = {LRP2020: Machine Learning Advantages in Canadian Astrophysics},
author = {K. A. Venn and S. Fabbro and A Liu and Y. Hezaveh and L. Perreault-Levasseur and G. Eadie and S. Ellison and J. Woo and JJ. Kavelaars and K. M. Yi and R. Hlozek and J. Bovy and H. Teimoorinia and S. Ravanbakhsh and L. Spencer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.00774},
year = {2020}
}
备注
White paper E015 submitted to the Canadian Long Range Plan LRP2020