天文学家寻求公众参与星系绘图
在一个激动人心的倡议中，一群天文学家正在招募志愿者来对星系进行分类，作为一项开创性的项目的一部分。该项目利用来自霍比-埃伯利望远镜暗能量实验（HETDEX）的数据，旨在绘制宇宙庞大扩张的三维地图，邀请有兴趣的公民为科学发现做出贡献。
为了简化流程，志愿者们使用类似于电视静态的图像。他们面临着一个简单的选择：识别星系，或如果图像不清晰则丢弃。这个名为“暗能量探索者”（Dark Energy Explorers）的创新项目，已经由来自全球大约17,000名参与者分类了近200,000个星系候选者。
合作并不止于此。科学家们正在利用机器学习技术来分析收集的数据。他们根据志愿者的决定分配数值，跟踪其评估的准确性。初步结果显示，名为t-SNE的人工智能算法在检测潜在星系方面表现出色，成功率达到92%。
展望未来，团队旨在扩展这一方法，以处理足足大1000倍的HETDEX数据集。通过结合人工智能和人类输入，他们希望有效过滤错误数据，同时 foster 一个强大的公民科学家社区，最终加深我们对宇宙的理解。
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天文学家寻求公众参与星系绘图
天文学领域正变得越来越协作，邀请公众参与开创性的项目。最新的倡议“暗能量探索者”旨在招募公民参与雄心勃勃的星系分类任务。该项目利用霍比-埃伯利望远镜暗能量实验（HETDEX）提供的数据，创建一个全面的宇宙扩张三维地图。
暗能量探索者项目如何运作
“暗能量探索者”项目旨在用户友好且易于访问，允许志愿者分类外观类似于电视上静电的图像。参与者的任务是做出一个简单的决定：他们可以识别图像中的星系，或如果图像模糊则将其丢弃。这个直观的过程鼓励参与，同时帮助科学发现。自项目启动以来，近200,000个星系候选者的识别要感谢来自全球各地、不同背景的约17,000名志愿者的贡献。
机器学习合作
这一公民科学倡议将人类洞察与先进技术相结合。天文学家运用机器学习技术来精炼从志愿者那里收集的数据。通过根据参与者做出的决定分配数值，研究人员能够评估星系识别的准确性。值得注意的是，人工智能算法t-SNE在这方面表现出了出色的能力，成功率达92%。
未来愿景
展望未来，“暗能量探索者”团队决心改进和扩展这一方法。他们正准备应用其策略来分析来自HETDEX的完整数据集，该数据集大小是当前数据集的1000倍。通过将人工智能与公民科学家的敏锐观察结合，研究人员希望提高星系分类的准确性，从而减少错误数据的出现，丰富我们对宇宙现象的整体理解。
公民科学在天文学中的利弊
# 优点：
– 可及性： 为没有正式科学培训的个人提供参与重要研究的机会。
– 增强数据收集： 动员公众可以显著加快数据分类过程。
– 社区参与： 在科学社区中促进了社区感和协作。
# 缺点：
– 质量控制： 确保志愿者贡献的准确性可能具有挑战性。
– 对参与的依赖： 成功依赖于志愿者的持续参与和兴趣。
通过公民参与推动天文学创新
公民科学的整合正在彻底改变我们进行天文研究的方式。像“暗能量探索者”这样的项目不仅使科学民主化，而且利用技术创新提高数据准确性和理解力。通过促进科学家和热心志愿者的协作生态系统，该项目为更大的发现和对我们宇宙的更深入理解铺平了道路。
参与其中
任何有兴趣参与的人都可以加入“暗能量探索者”项目，对天文学领域产生实质性影响。要参与这一激动人心的倡议并帮助绘制星系，请立即访问该项目的官方网站。
欲了解更多关于太空研究和相关主题的信息，请探索NASA，并发现您如何参与正在进行的科学工作和倡议。
