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OurSky 筹集了 9 万美元,为开源天文学添加 API

2023.12.12

总部位于南加州的科技公司OurSky希望为业余天文学家提供所需的工具,以将人工智能和开源技术添加到他们的恒星扫描中。周一,OurSky在筹集了近10万美元的种子资金后,推出了通过API连接的望远镜网络的测试版。


总部位于洛杉矶的 OurSky 由 Dan Roelker 和 Alex Hawkinson 于 2021 年创立,最近宣布该公司完成了 9 万美元的种子轮融资,投资方包括 Upfront Ventures、Oceans Ventures、Venrex Investment Management、Marlinspike Partners 和 Embedded Ventures。


“OurSky 所做的确实是独一无二的——我们让天空响应了 API 请求,”OurSky 联合创始人兼董事长 Alex Hawkinon 告诉 Decrypt。“你可以发出数据的API请求,从这个全球望远镜阵列中非常快速地获得实时信息,然后用它做事,并鼓励开发人员使用这些API来构建各种应用程序,这些应用程序将解锁我们拥有的大量数据和巨大的机会。


开源观星


“我们都认为这不仅仅是一家公司的节目,”OurSky联合创始人兼首席执行官Dan Roelker告诉Decrypt。“我们都非常相信拥有开放平台,因此有想法的人可以构建什么类型的人工智能模型或解决什么问题,并使用 OurSky 来构建这些类型的活动和建模。”


开源技术允许协作开发,多个贡献者可以添加、修改和改进软件,这在理想情况下会带来更强大、创新和更广泛使用的技术。


Roelker解释说,OurSky目前在55个地点拥有20台在线望远镜,以跟踪地球,月球和更远的轨道上的物体。他说,OurSky将鼓励业余爱好者加入他们的网络并分享他们的数据,这些数据可用于集体发现和跟踪空间碎片。



图片来源: OurSky

“我们即将为一些非常流行的开源平台发布我们的业余插件,这样我们就可以有很多充满激情的业余天文学家在公民科学、跟踪太空中的事物和不同类型的应用程序方面进行合作,”Roelker说。


公民科学家


与开源模型一样,公民科学涉及科学研究中的公共合作,以此作为增强数据收集和分析的一种方式。通过参与公民科学项目,业余天文学家可以帮助科学家收集和分析大量可能难以自行处理的数据。


虽然“公民科学”是在 1990 年代创造的,但公众参与科学研究已有数十年。公民科学的例子包括加拿大业余无线电操作员斯科特·蒂利(Scott Tilley),他在2018年发现了一颗失传已久的名为IMAGE的“僵尸”卫星,使美国宇航局在十多年前失去联系后重新建立了联系。


在2015年至2016年期间,公民科学家报告了30次在天空中发现不寻常的紫色光。爱好者将这种现象称为史蒂夫,极光龙项目的研究人员解释说,这种现象代表着强热发射速度增强。史蒂夫最初是一个谜,后来通过地面和卫星数据的结合解开了谜团,为地球的磁相互作用提供了新的见解。


“我们建立了这个平台,允许任何人进行任何用途,”他说。无论是跟踪卫星、探索宇宙、了解月球轨道、探索我们的太阳系或所有这些事情。


“我们结合了所有这些——社区、那里的望远镜——并抽象出操作这些望远镜的复杂性,并将其向这个更大的社区开放,让他们可以 24/7 全天候查看天空,任何你想要的方向,一直,”他继续说道。“这能带来什么样的酷东西?”


OurSky 提供四个订阅层,每个层都增加了跟踪功能和支持。免费计划允许用户跟踪两个夜间对象,入门级每月 2,500 美元,用于具有用户优先级的五个夜间对象,高级层每月 5,000 美元,用于十个具有更高优先级的夜间对象,以及用于自定义定价的企业级,用于广泛的跟踪和 24/7 支持。


Roelker说,OurSky的目标是通过免费提供重要数据和照片来支持天文学界,并指出天文摄影师经常花费大量时间处理图像,这可能是一项繁琐的任务。


天文学和人工智能


虽然 OurSky 计划在其平台中实施人工智能,但 Hawkinon 表示 OurSky 尚未实施 AI 集成,但表示该公司希望在 2024 年初添加一个未公开的 AI 模型。


随着人工智能在各行各业的应用,天文学家正在寻求新兴技术来创造更强大、更广泛的工具来探索宇宙。


10月,来自西北大学、加州科技大学、利物浦约翰摩尔斯大学和明尼苏达大学的一组科学家和天文学家宣布,他们已经成功地使用人工智能和机器学习来识别和分类超新星。


美国宇航局还转向人工智能来监测和探索太空,将该技术添加到2027年格雷斯罗马望远镜任务的开发中。


“罗曼将向我们展示的一件事是尝试思考宇宙的新方法,”南希·格雷斯·罗曼任务的项目科学家多米尼克·本福德博士告诉Decrypt。“我们必须开发用于处理这些数据的工具不是我们过去拥有的工具。它们必须是新的。

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