¿Alguna vez la teoría de la información / los sistemas adaptativos complejos / las redes bayesianas / clasificación de patrones han sido útiles para la investigación en ciencias astro / planetarias?

Por supuesto. El aprendizaje automático se está convirtiendo en la corriente principal en la comunidad de astrofísica, ya que las cantidades de datos que deben manejarse son extraordinariamente grandes. Consulte este documento, por ejemplo: [1104.3142] Minería de datos y aprendizaje automático en el descubrimiento y la clasificación en el dominio del tiempo. Se está trabajando mucho en la clasificación de objetos astrofísicos, como cuásares, galaxias, cúmulos, supernovas, exoplanetas, etc. También puede hacer series de tiempo modelando estos objetos también para aprender más sobre su comportamiento, como analizar sus espectros de poder para comprender sus órbitas (como un simple ejemplo).

En términos de ciencia planetaria, sí, eso también ha sido útil. Hay muchas imágenes de las superficies planetarias que se pueden usar para la navegación del robot y los objetivos científicos generales. La mayoría de estos robots también tienen algunos objetivos geológicos, como analizar muestras a bordo. Una tarea es determinar qué muestras incluso recoger, o dónde comenzar a perforar. También puede usar modelos de series de tiempo que para extrapolar y predecir el clima, el clima y otros fenómenos ambientales son bastante útiles para la recopilación de datos de robots de exploración espacial con energía limitada (nb, esto es en lo que estoy trabajando).

Ambos campos realizan modelos de física extensivos, y el aprendizaje automático también se puede utilizar en este ámbito. Por ejemplo, puede usar la agrupación de k-means para encontrar configuraciones de cuadrícula óptimas para su simulación. O puede usar el aprendizaje automático híbrido (con datos recopilados) + modelos físicos para hacer simulación también.

Y otras cosas también.

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