如今，家长非常关注科学教育，国内外的科学教育都成为了很多家长关注的问题。既然现在大家都很关注科学教育，边肖今天就给大家推荐一些与科学教育相关的文章分享一下。如果你感兴趣，你可以仔细阅读以下内容。天文学有着丰富的数据收集和记录保存历史。大多数古代文明都发展了自己的天文版本，其中主要的太阳和天体事件被用来建立历法，支持导航，并发挥强大的文化和精神作用。口头传统，如澳大利亚土著人使用的传统，使天文信息得以保存数千年。建筑奇观，包括巨石阵、秘鲁尚基洛的十三座塔和埃及的各种寺庙，都与冬至日出或日落时的位置紧密结合在一起。这些证明了对太阳沿着地平线的年度运动的深刻理解，这可能需要几十年甚至几个世纪来确定、监测和记录。

快进几千年，现在天文学家使用各种望远镜和粒子探测器来收集关于天体的数据。这些观测为天文学家提供了关于众多天文现象(如行星、恒星、脉冲星、黑洞和星系)的位置、大小、质量和化学成分的信息。通过使用计算机模拟，我们对宇宙有了更好的了解，并为观测数据的建模、预测和支持分析生成了更多的数据。

通过访问数据集，数据集的大小以PB为单位，很快就以Exabytes为单位。天文学家已经转向机器学习(通过示例学习的自动化过程)和人工智能或人工智能(通常需要人类智能来做出决策或发现的计算机)来帮助过滤数据。

swinburne technology大学的Christopher Fluke教授和Colin Jacobs博士在最近发表在WIREs Data Mining和Knowledge Discovery上的一项研究中调查了机器学习和AI在天文学中的影响范围和成熟度。福禄克说：“通过检查过去两年的广泛研究工作，很明显，天文学家正在使用机器学习和人工智能作为跨领域的强大发现工具。“无论是在其他恒星周围寻找新的行星，还是发现只需几秒钟就能看到的瞬态物体，或者预测太阳活动的变化，机器学习和人工智能都为天文学家提供了发现、预测和发展新的科学见解的新方法。"

随着方法越来越成熟(包括人工神经网络和深度神经网络)，自然对抗网络(GAN)等新技术也被天文学家采用。在这些技术中，神经网络相互竞争，以产生与真实数据无法区分的结果。Fluke指出：“GAN可以帮助填补观测中的一些缺失信息，或者显著减少运行详细的计算机模拟所需的时间。”

随着人工智能和机器学习的发展，人类与自动模式识别的差距正在缩小。越来越多的劳动密集型和以人为中心的任务和流程被更快的自动化处理所取代。机器学习和人工智能技术的采用正在推动天文学家探索未来发现过程的方式发生根本性变化。

“这不一定是非此即彼的情况，”福禄克说。“随着我们对使用机器学习和AI的信心增加，最令人兴奋的前景是，随着我们继续探索宇宙并揭开其秘密，人类和机器将如何更有效地合作。”