Wenn in der beobachtenden Astrophysik mit den größten Teleskopen der Welt gearbeitet wird, entstehen enorme Datenmengen im Bereich der Bildgebung. Die Analyse und Interpretation dieser Daten wird für den Menschen zunehmend schwieriger. Besonders bei der präzisen Bildverarbeitung zur Erkennung von Satelliten, Weltraumschrott oder Asteroiden ist eine automatisierte Analyse unerlässlich. Daher sucht die Wissenschaft ständig nach neuen und besseren Möglichkeiten, die Auswertung solcher Bilddaten zu beschleunigen – bei gleichbleibender oder sogar verbesserter Fehlerquote.

Effiziente Echtzeit-Datenanalyse

Wir, die sciencentric® AG, beschäftigen uns genau mit diesen Herausforderungen. Durch die Entwicklung von Algorithmen auf Basis neuronaler Netzwerke ermöglichen wir eine schnellere und zugleich optimierte Datenanalyse – entweder in Echtzeit oder durch nachträgliche Verarbeitung vorhandener Daten. Je nach Datentyp und verwendeten Algorithmen kann die Analyse parallelisiert werden, was die Leistung zusätzlich steigert.

Effiziente Objekterkennung durch Kategorisierung und manuelle Interpretation

Die teils automatisiert, teils vollständig generierten Ergebnisse führen schließlich zu einer White- und Blacklist-Kategorisierung der erkannten Objekte. Objekte mit uneindeutigem Status müssen manuell überprüft werden. Diese manuell markierten Datensätze können anschließend als Trainingsdaten wieder in das neuronale Netzwerk eingespeist werden, um zukünftige Erkennungen weiter zu optimieren.

Analyse, Interpretation und Optimierung

sciencentric® AG unterstützt bei der Analyse, Interpretation und Optimierung wissenschaftlich basierter Bilddaten aus der Astronomie und Astrophysik. Wir sind Spezialisten in der szenariospezifischen Anpassung von Algorithmen, um physikalisch erzeugte Bilddaten zu reduzieren, gezielt zu steuern und sie – je nach Anwendungsfall – effizient in nachgelagerte Prozesse zu überführen.

Wir sind offen für Fragen, Anregungen und mögliche Kooperationen. Zögern Sie nicht, Kontakt mit uns aufzunehmen!