Astronomische Datenbanken für maschinelles Lernen?

Ich habe diese Frage über offene Probleme in der Astronomie gelesen . Die Antwort, die Kopfgeld erhält, sagt das

Ich habe gerade das Feld verlassen, in dem einige Kollegen versuchen, eine Software zu entwickeln, mit der Bildsubtraktionstechniken verwendet werden können, um einzelne Sterne im Zentrum von Clustern zu isolieren.

Ich finde dieses Problem interessant. Wo könnte ich Datenbanken mit astronomischen Bildern finden, um verschiedene Arten von ML-Techniken zu testen, um solche Probleme zu lösen?

Das European Southern Observatory verfügt über Kataloge mit Bilddaten, die unter http://www.eso.org/qi/ verfügbar sind. Sie müssen sich registrieren, bevor Sie darauf zugreifen können.

Ich würde vorschlagen, dass Sie auf den Websites anderer Observatorien nach deren Daten suchen. Sie müssen über die Seiten hinausblicken, die sich an die breite Öffentlichkeit richten, und Links für Daten oder Wissenschaft, ein Benutzerportal oder ähnliches finden. Sie sind manchmal schwer zu finden.

Idealerweise verfügen Sie über einen mit Anmerkungen versehenen Standarddatensatz von Bildern zur Klassifizierung, damit Sie Ihre Ergebnisse mit anderen vergleichen können. Leider sind mir keine Standardsätze bekannt.

Für Literatur zur Verwendung der Mustererkennung auf astronomischen Bildern ist http://astrometry.net/biblio.html eine gute Ressource. Sie haben ein ML-System geschaffen, das nicht nur Sterne von anderen Objektklassen unterscheiden kann, sondern auch erkennen kann, welche Sterne in einem Bild sichtbar sind! Sehr interessante Forschung.

NB Bei der Klassifizierung von Sternen in Clustern besteht das Problem wahrscheinlich nicht in der Klassifizierung, sondern in einer stärkeren Segmentierung.