**Աստղաինֆորմատիկան**(***astroinformatics***) - միջդիսցիպլինար ոլորտ է, որը ներառում է աստղագիտության, տվյալագիտության, մեքենայական ուսուցման, ինֆորմատիկայի և տեղեկատվական/հաղորդակցական տեխնոլոգիաների ամբողջությունը։

Նկարագրություն
--------------

Աստղաինֆորմատիկան հիմնականում կենտրոնացած է հաշվողական գիտության, տվյալների գիտության, մեքենայական ուսուցման և վիճակագրության գործիքների, մեթոդների և կիրառությունների մշակման վրա՝ տվյալների վրա հիմնված աստղագիտության մեջ հետազոտության և կրթության համար:Այս ուղղությամբ սկզբնական ջանքերը ներառում էին տվյալների հայտնաբերում, մետատվյալների ստանդարտների մշակում, տվյալների մոդելավորում, աստղագիտական տվյալների բառարանի մշակում, տվյալների հասանելիություն, տեղեկատվության որոնում, տվյալների ինտեգրում և տվյալների արդյունահանում աստղագիտական վիրտուալ աստղադիտարանի նախաձեռնություններում:Ոլորտի հետագա զարգացումը, աստղագիտության համայնքի հավանության հետ մեկտեղ, ներկայացվել է Ազգային Հետազոտական խորհրդին (Միացյալ Նահանգներ) 2009 թվականին աստղաինֆորմատիկայի «Պրոֆեսիոնայի վիճակը» պաշտոնում 2010 թվականի աստղագիտության և աստղաֆիզիկայի տասնամյա հետազոտության համար:Այդ դիրքորոշման փաստաթուղթը հիմք հանդիսացավ ոլորտի հետագա ավելի մանրամասն բացահայտման համար «Ինֆորմատիկա» ամսագրի «Աստղաինֆորմատիկա։ Տվյալների վրա հիմնված աստղագիտության հետազոտություն և կրթություն» հոդվածում։

Աստղաինֆորմատիկան՝ որպես հետազոտության հստակ ոլորտ, ոգեշնչվել է կենսաինֆորմատիկայի և գեոինֆորմատիկայի ոլորտների աշխատանքով, ինչպես նաև Ջիմ Գրեյի (համակարգչային գիտական) աշխատանքով *Microsoft Research*-ում, որի ժառանգությունը հիշվել և շարունակվել է Ջիմ Գրեյի *eScience* մրցանակաբաշխության միջոցով։

Աստղագիտական երկնքի հետազոտություններից հավաքագրված տվյալների քանակը վերջին տասնամյակի ընթացքում աճել է գիգաբայթից մինչև տերաբայթ, և կանխատեսվում է, որ հաջորդ տասնամյակում կաճի հարյուրավոր պետաբայթի՝ *մեծ սինոպտիկ հետազոտական աստղադիտակի* միջոցով:Նոր տվյալների այս բազմազանությունը և՛ հնարավորություն է տալիս, և՛ մարտահրավեր է նետում արդյունավետ աստղագիտական հետազոտություններին։ Ուստի նոր մոտեցումներ են պահանջվում։ Մասամբ դրա շնորհիվ տվյալների վրա հիմնված գիտությունը դառնում է ճանաչված ակադեմիական առարկա։ Հետևաբար, աստղագիտությունը (և այլ գիտական առարկաները) զարգացնում են տեղեկատվական ինտենսիվ և տվյալների ինտենսիվ ենթագիտությունները այնքանով, որ այդ ենթագիտությունները դառնան (կամ արդեն դարձել են) ինքնուրույն հետազոտական առարկաներ և լիարժեք ակադեմիական ծրագրեր։ Թեև շատ կրթական հաստատություններ չունեն աստղաինֆորմատիկայի ծրագիրը, սակայն, ամենայն հավանականությամբ, մոտ ապագայում նման ծրագրեր կմշակվեն։

Ինֆորմատիկան վերջերս սահմանվել է որպես «թվային տվյալների, տեղեկատվության և հարակից ծառայությունների օգտագործում հետազոտությունների և գիտելիքի ստեղծման համար»։ Այնուամենայնիվ հաճախ օգտագործվող սահմանումն է «ինֆորմատիկան հայտնաբերման և որոշումների աջակցության համար բազմաթիվ աղբյուրներից տվյալների կազմակերպման, մուտքի, ինտեգրման և արդյունահանման կարգ է »։ Հետևաբար, աստղաինֆորմատիկայի կարգապահությունը ներառում է բնականին առնչվող բազմաթիվ մասնագիտություններ, ներառյալ տվյալների մոդելավորումը, տվյալների կազմակերպումը և այլն։ Այն կարող է ներառել նաև տվյալների ինտեգրման և տեղեկատվության վիզուալիզացիայի փոխակերպման և նորմալացման մեթոդներ, ինչպես նաև ինդեքսավորման տեխնիկա և տեղեկատվության որոնում մեթոդները։ Դասակարգման սխեմաները (օրինակ՝ տաքսոնոմիաները, գոյաբանությունները) և աստղագիտությունը նույնպես մեծապես ներգրավված կլինեն։ Քաղաքացիական գիտական նախագծերը (օրինակ՝ Գալաքսի կենդանաբանական այգին) նաև նպաստում են բարձր արժեքավոր նորույթների բացահայտմանը, մետա-պիտակավորմանը և օբյեկտների բնութագրմանը մեծ աստղագիտական տվյալների ամբողջությունում։ Այս բոլոր մասնագիտությունները հնարավորություն են տալիս գիտական բացահայտումներ կատարել տարբեր զանգվածային տվյալների հավաքագրման, համատեղ հետազոտությունների և տվյալների կրկնակի օգտագործման մեջ՝ ինչպես հետազոտական, այնպես էլ ուսումնական պայմաններում։

Կիրառություն
------------

Թեև աստղաինֆորմատիկայի հիմնական ուշադրությունը թվային աստղագիտական տվյալների բազաների, պատկերների արխիվների և հետազոտական գործիքների համաշխարհային ամբողջականությունն է, ոլորտը գիտակցում է նաև ժառանգական տվյալների կարևորությունը՝ օգտագործելով ժամանակակից տեխնոլոգիաները՝ պահպանելու և վերլուծելու պատմական աստղագիտական դիտարկումները։ Աստղաինֆորմատիկայի որոշ մասնագետներ օգնում են թվայնացնել պատմական և վերջին աստղագիտական դիտարկումներն ու պատկերները մեծ տվյալների բազայում՝ արդյունավետ որոնման համար *վեբ-ինտերֆեյսների* միջոցով:Մյուս նպատակն է օգնել աստղագետներին նոր մեթոդների և ծրագրերի մշակման համար, ինչպես նաև աստղագիտության ոլորտում արագ աճող տվյալների գործընթացին և վերլուծությանը։

2012թ.-ին երկու դիրքորոշում ներկայացվեց Ամերիկյան աստղագիտական ընկերության խորհրդին, որոնք հանգեցին աստղաինֆորմատիկայի և աստղավիճակագրության ֆորմալ աշխատանքային խմբերի ստեղծմանը ԱՄՆ-ում և այլուր աստղագիտության մասնագիտության համար։

Աստղաինֆորմատիկան բնական ենթատեքստ է ապահովում կրթության և հետազոտությունների ինտեգրման համար։ Այն ունի նաև բազմաթիվ այլ կիրառություններ, ինչպիսիք են արխիվային տվյալների վերափոխումը նոր նախագծերի համար, գրականություն-տվյալների հղումներ, տեղեկատվության որոնում և այլն։

Ծանոթագրություններ
------------------

1. ↑  Digitization methodologies digitization and understanding // *2015 Digital Heritage*. — IEEE, 2015-09. — doi:10.1109/digitalheritage.2015.7413861
2. ↑  *Kirk D. Borne* <title>Distributed data mining in the National Virtual Observatory</title> // *Data Mining and Knowledge Discovery: Theory, Tools, and Technology V*. — SPIE, 2003-03-25. — doi:10.1117/12.487536
3. ↑  Next generation of data mining. — Boca Raton: CRC Press, 2009. — xxiv, 605 pages, 8 unnumbered pages of plates с. — ISBN 978-1-4200-8586-0, 1-4200-8586-7
4. ↑  Digital object identifier(անգլ.) // *Wikipedia*. — 2021-10-22.
5. ↑  *O. Laurino, R. D’Abrusco, G. Longo, G. Riccio* Astroinformatics of galaxies and quasars: a new general method for photometric redshifts estimation: Astroinformatics of galaxies and quasars(անգլ.) // *Monthly Notices of the Royal Astronomical Society*. — 2011-12-21. — В. 4. — Т. 418. — С. 2165–2195. — doi:10.1111/j.1365-2966.2011.19416.x
6. ↑  *Dan Green* Inflation and the Higgs Scalar. — Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2014-12-05.
7. ↑  Ivezić, Ž.; Axelrod, T.; Becker, A. C.; Becla, J.; Borne, K.; Burke, D. L.; Claver, C. F.; Cook, K. H.; Connolly, A. (2008 թ․ դեկտեմբերի 5). «Parametrization and Classification of 20 Billion LSST Objects: Lessons from SDSS». *AIP Conference Proceedings*. **1082** (1): 359–365. doi:10.1063/1.3059076. ISSN 0094-243X.
8. ↑  «Bulletin April/May 2013». *web.archive.org*. 2016 թ․ մարտի 5. Արխիվացված է օրիգինալից 2016 թ․ մարտի 5-ին. Վերցված է 2021 թ․ նոյեմբերի 12-ին.
9. ↑  «Начало». *Institute of Mathematics and Informatics* (բուլղարերեն). Վերցված է 2021 թ․ նոյեմբերի 12-ին.
10. ↑  «Astroinformatics in a Nutshell – Astrostatistics and Astroinformatics Portal». *asaip.psu.edu* (ամերիկյան անգլերեն). Վերցված է 2021 թ․ նոյեմբերի 12-ին.
11. ↑  «Astrostatistics in a Nutshell – Astrostatistics and Astroinformatics Portal». *asaip.psu.edu*. Վերցված է 2021 թ․ նոյեմբերի 12-ին.
12. ↑  Feigelson, E. D.; Ivezić, Ž.; Hilbe, J.; Borne, K. D. (2013 թ․ հոկտեմբերի 1). «New Organizations to Support Astroinformatics and Astrostatistics». **475**: 15. `{{cite journal}}`: Cite journal requires `|journal=` (օգնություն)