Los estadísticos han combinado técnicas analíticas de vanguardia del mundo académico y empresarial para abordar los desafíos de Big Data que enfrentan los astrofísicos y los astrónomos mientras exploran los misterios de nuestro universo, Lars KS Daldorff y Siavoush Mohammadi dijeron hoy a una audiencia enReuniones estadísticas conjuntas de 2015 JSM 2015 en Seattle.
Estos avances técnicos, llamados análisis exploratorio automático de datos, tienen el potencial de ayudar enormemente a estos científicos a medida que buscan comprender nuestro universo, así como a los investigadores que trabajan con Big Data en otros campos, dijeron Daldorff y Mohammadi mientras presentabanuna sesión dedicada a un tema titulado "Nueva aplicación de herramientas estadísticas para análisis de Big Data de física solar" en JSM 2015.
Daldorff es investigador de ciencias atmosféricas, oceánicas y espaciales en la facultad de ingeniería de la Universidad de Michigan y consultor del Centro de Vuelo Espacial Goddard de la NASA, y Mohammadi es consultor de Infotrek, una empresa sueca de inteligencia empresarial y almacenamiento de datos.
Las nuevas técnicas analíticas que describieron Daldorff y Mohammadi se están utilizando en un estudio de bucles magnéticos gigantes generados por el sol de nuestro sistema solar. Cuando los físicos usan grandes supercomputadoras para simular el sol, su investigación produce cantidades masivas de datos, pero el fenómeno de interésgeneralmente se encuentra en un punto específico en el tiempo y el espacio, esencialmente creando una situación proverbial de aguja en un pajar para el investigador.
La gran cantidad de datos ha obligado a los físicos a reducir las cantidades de datos, lo que hacen al observar pequeñas porciones de los datos en ese momento, haciendo que el proceso sea largo y lento antes de encontrar una verdadera comprensión.
¿Pero qué pasaría si pudiera escanear todo el pajar a la vez para encontrar la aguja proverbial? Esa es la pregunta que Daldorff y Mohammadi intentaron responder cuando buscaron soluciones para buscar, categorizar y filtrar la gran cantidad de energía solar en la industria del almacén de datos comercialesdatos de investigación de simulaciones de plasma que Daldorff había realizado para la NASA.
Todavía hay muchas preguntas abiertas en torno a los bucles magnéticos solares asociados con los puntos solares, que contribuyen a un aumento considerable de los rayos X y la radiación ultravioleta desde la atmósfera solar exterior y hacia la atmósfera superior de la Tierra. Los fenómenos se pueden ver enesta video clip publicado por la División de Ciencia de Heliofísica de la NASA como parte del proyecto del Observatorio de Dinámica Solar.
La comunidad astrofísica especula que ocurre un fenómeno llamado "reconexión magnética" cuando se crean estos poderosos arcos. Es este momento en los datos que los investigadores como Daldorff y Mohammadi quieren identificar tanto espacialmente como a tiempo, o ambos dónde y cuándo.
El dúo utiliza métodos estadísticos que con frecuencia se utilizan en almacenes de datos y por analistas de empresas para estudiar el comportamiento humano, por ejemplo, clientes o datos científicos, en este caso, bucles coronales. Estos son métodos analíticos que combinan poder computacional yestadísticas para convertir la información en conocimiento. Estos métodos estandarizados, ampliamente utilizados en el mundo de los negocios, de repente encuentran uso para un tipo de datos completamente diferente.
En cuanto a las herramientas analíticas, han estado utilizando la plataforma Visual Analytics de SAS, una herramienta de informes y exploración de Big Data que funciona en la memoria. Muchos de los métodos estadísticos empleados por SAS Visual Analytics también son métodos estadísticos estandarizados utilizados en numerosos datosalmacenes
Estas herramientas y métodos analíticos no importan cuáles son sus datos. Los métodos para identificar puntos de interés, realizar análisis y visualizaciones y crear informes son los mismos, independientemente de si se usan en datos comerciales o científicos, dijeron Daldorff y Mohammadi en sesiónasistentes
Esta exploración automática de grandes conjuntos de datos utilizando estadísticas y métodos analíticos modernos puede reducir en gran medida el tiempo que lleva extraer información de Big Data, no solo para la investigación de heliofísica, sino para todos los sujetos de investigación intensivos en datos. Elimina un importante manual repetitivopaso y lo automatiza, permitiendo que el experto en la materia se centre en el tema de investigación en lugar de procesar los datos manualmente.
"Esperamos que estos resultados puedan ayudar con la investigación de los bucles magnéticos solares en la NASA y, al mismo tiempo, nuestro trabajo mostrará la efectividad del análisis exploratorio de datos en otros campos intensivos en datos. Existen numerosas posibilidades para esta nueva aplicación que podríanpotencialmente ayudar a varios tipos de investigadores, en el ámbito académico, empresarial y científico, a obtener información y resultados más rápidos del Big Data de su investigación ", dijo Daldorff.
JSM 2015 se llevará a cabo del 8 al 13 de agosto en el Centro de Convenciones del Estado de Washington en Seattle. Más de 6,000 estadísticos, en representación de la academia, los negocios y la industria, así como los gobiernos nacionales, estatales y locales, de numerosos países asistirán al NorteLa reunión de ciencias estadísticas más grande de Estados Unidos.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Asociación Americana de Estadística . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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