In dem Artikel “Morphologische Klassifikation von Galaxien durch künstliche neuronale Netze” von Storrie-Lombardi, Lahav, Sodre Jr. & Storrie-Lombardi aus dem Jahr 1992 wird die Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen zur Klassifizierung von Galaxien untersucht. Dieser Ansatz zur Morphologieanalyse von Galaxien zeigt den Einsatz von maschinellem Lernen in der Astronomie. In einem weiteren Artikel von Naim, Ratnatunga & Griffiths aus dem Jahr 1997 wird die Verwendung von selbstorganisierenden Karten für die Klassifizierung von Galaxien diskutiert, was eine Alternative zur herkömmlichen Klassifikation darstellt.
Eine Studie von du Buisson, Sivanandam, Bassett & Smith aus dem Jahr 2015 beschäftigt sich mit dem maschinellen Lernen zur Klassifizierung von SDSS-Transientsurvey-Bildern. Dies zeigt die Vielseitigkeit von Machine Learning-Ansätzen in verschiedenen astronomischen Domänen. In einem weiteren Artikel von Sedaghat, Smart, Kalmbach, Howard & Amindavar aus dem Jahr 2023 wird die Anwendung von Machine Learning zur Trennung von terrestrischen atmosphärischen Effekten aus stellaren Spektren diskutiert, was eine wichtige Methode zur Datenbereinigung in der Astronomie darstellt.
Zusätzlich zu diesen spezifischen Anwendungen von Machine Learning in der Astronomie gibt es auch allgemeinere Diskussionen über Data Science-Methodologien, Herausforderungen und zukünftige Ansätze. Diese reichen von Best Practices im maschinellen Lernen für die Chemie bis hin zu Herausforderungen und Werkzeugen für Big Data-Teams. Darüber hinaus gibt es Diskussionen über die Bedeutung von Verfahren zur Verbesserung der Effektivität von Big Data-Projekten und die Entwicklung von Data Mining-Modellen wie dem CRISP-DM-Modell.
Weitere Forschungsthemen in diesem Bereich umfassen die automatisierte Klassifikation variabler Sterne in großen Datenbanken, die Anwendung von Data-Mining-Techniken auf astronomische Spektraldaten sowie die Herausforderungen und Methoden von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in der Astronomie. Es gibt auch Diskussionen zu Themen wie Active Learning, Anomalieerkennung, Clustering-Analyse und Domain-adversielles Training von neuronalen Netzwerken in der Astronomie.