نجوم

در بخش اول این مقاله برخی از کاربردهای بیگ دیتا در علم نجوم را معرفی کردیم. در بخش دوم به بررسی سایر کاربردها خواهیم پرداخت: رصدخانه های مجازی رصدخانه مجازی (VO) یک اصطلاح عمومی است که اکوسیستمی از استانداردها و سازمان ها و ابزارهایی که از آن استانداردها استفاده می کنند را توضیح می دهد. […]

با پیشرفت تکنولوژی در زمینه تلسکوپ‌ها، کامپیوتر و دستگاه‌های آشکارساز، نجوم نیز مانند بسیاری از زمینه های دیگر، به یک زمینه بسیار غنی از داده تبدیل شده است. در حال حاضر تعداد زیادی آرشیو دیتاها و پیمایش آسمان وجود دارد که حاوی چندین ترابایت اطلاعات است. منبع اولیه داده‌های نجومی، مشاهدات آسمان به شیوه‌ای سیستماتیک

بشریت با تهدیدهای مختلفی برای سیاره خود یعنی زمین مواجه است، تهدیدهای مانند سیارک هایی که به سرعت به زمین نزدیک می شوند، آلودگی هوا، زلزله های مداوم و یا سیل. در سال ۲۰۰۹ سازمان فضایی ناسا یک تلسکوپ را به فضا پرتاب کرد، یک رصدخانه فضایی که به طور تخصصی برای جستجوی سیارات فراخورشیدی

در سفرهای فضایی طولانی‌مدت، به همان اندازه که سلامت جسمانی فضانوردان اهمیت دارد، سلامت روان فضانوردان نیز حائز اهمیت است، چه بسا که از اهمیت بالاتری نیز برخوردار باشد. این مقاله به این موضوع می‌پردازد که چگونه همسفرانی با هوش مصنوعی می‌توانند به سلامت روانی فضانوردان در مأموریت‌های فضایی طولانی مدت کمک کنند؟ در بخشی

هوش مصنوعی (AI) صنایع مختلف را متحول کرده است و نیروی محرکه موشک نیز از این قاعده مستثنی نیست. ادغام تکنیک‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های پیش‌ران موشک، این پتانسیل را دارد که اکتشافات فضایی را متحول کند. این مقاله به بررسی نقش هوش مصنوعی در رانش موشک، مزایای آن، تکنیک های هوش مصنوعی به کار

کشاورزی فضایی دیگر یک موضوع علمی تخیلی نیست. به لطف ظهور هوش مصنوعی (AI) کشاورزی فضایی به سرعت در حال تبدیل شدن به واقعیت است. این زمینه نوظهور کشاورزی فضایی مبتنی بر هوش مصنوعی پتانسیل عظیمی برای رشد و پایداری دارد و وعده می دهد که آینده کشاورزی را متحول کند. مفهوم کشاورزی فضایی شامل

تصاویر پیچیده و زیبای جهان که توسط تلسکوپ فضایی جیمز وب (JWST) ثبت و منتشر می‌شود، چیزی بیش از پیکسل‌های زیبایی است که به صفحه‌های کامپیوتر یا گوشی‌های هوشمند راه پیدا می‌کنند. این تصاویر نشان دهنده دیتاهای علمی هستند؛ حجم بسیار زیادی دیتا. می توان گفت که تلسکوپ فضایی جیمز وب تقریباً ۲۳۵ گیگابایت دیتای

تحقیقات جدید دانشگاه جورجیا نشان می‌دهد که از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توان برای یافتن “سیارات فراخورشیدی” استفاده کرد. سیارات فراخورشیدی به سیاراتی گفته می‌شود که در خارج از منظومه شمسی قرار دارند. اطلاعاتی که از این طریق به دست می‌آید می‌تواند نحوه شناسایی و کشف سیارات جدید توسط دانشمندان را تغییر دهد. “جیسون

فضای اطراف زمین به سرعت در حال پر شدن از زباله های فضایی است. این زباله ها شامل قطعات  و بقایای فضاپیماها، ماهواره ها و سایر اجسامی هستند که در مدار زمین باقی مانده اند. زباله های فضایی یک تهدید جدی برای فعالیت های فضایی هستند و می توانند خطرات جدی برای فضانوردان، ماهواره ها

در مرحله بعدی اکتشاف فضایی، خدمه انسانی به ماموریت هایی فراتر از مدار پایین زمین اعزام خواهند شد. انتظار می رود که هوش مصنوعی (AI) نقش اصلی را در پایش زیستی و همچنین تحقیقات و مراقبت های بهداشتی ایفا کند که البته لازم است کاملا مستقل از زمین باشد. سفرهای فضایی طیف وسیعی از خطرات