Nie udało mi się sformułować spójnej pojedynczej odpowiedzi, ale oto kilka sugestii, gdzie znaleźć wskazówki dotyczące aktualnych badań, w których możesz się przyczynić.
Projekty open source
Astronomia coraz częściej wykorzystuje duże projekty typu open source, wiele z nich napisanych w języku Python, które same w sobie są bezpłatne. Na przykład projekt Astropy próbuje stworzyć obszerną bibliotekę Pythona do astronomicznej manipulacji danymi, abyś mógł spróbować wnieść wkład w niektóre z pożądanych funkcji w takim projekcie. (Istnieją inne, bardziej znaczące projekty, szczególnie w różnego rodzaju modelowaniu, ale wymagają one zrozumienia fizyki i często są dużymi fragmentami kodu, napisanymi w Fortranie).
Przejrzyj artykuły
Jeśli to możliwe, sugeruję zapoznanie się z artykułami przeglądowymi (np. W corocznych recenzjach z astronomii i astrofizyki ). Chociaż wiele artykułów prawdopodobnie znajduje się za paywallami, większość najnowszych powinna być również dostępna w Internecie arXiv . Podobnie możesz również spróbować wyszukać w arXiv notatki do wykładów ze szkół letnich / zimowych.
Departamentalne wykazy projektów doktoranckich
Podobnie jak w kontaktach z ludźmi, możesz zauważyć, że potencjalne projekty są wymienione online, w którym to przypadku zobaczysz, jakie rzeczy ludzie chcieliby robić. Na przykład tak szybki serwis Google zebrał informacje w Manchester , St Andrews , QMUL i UCL . (Najwyraźniej Google myśli, że jestem w Wielkiej Brytanii ...) Chociaż prawdopodobnie nie ma sensu próbować realizować tych projektów, mogą dać ci lepsze pojęcie o tym, co trzeba zrobić.
Projekty obserwacyjne z danymi publicznymi
W szczególności uważam na wszystko, co wiąże się z eksploracją danych, ponieważ wiąże się to głównie z poświęcaniem czasu na przeglądanie niektórych ogromnych dostępnych zbiorów danych. Jestem przede wszystkim świadomy projektów w dziedzinie czasu (np. OGLE i WASP ), ale są też większe projekty, takie jak SDSS, które, jak sądzę, mają więcej danych niż ludzi do przesiewania (inteligentnie!) Przez to wszystko.
Zwrócę tu uwagę na szczególne przypadki Keplera i jego kontynuację K2. W takich przypadkach rzeczywista analiza danych pikselowych kamer jest wciąż pytaniem otwartym, szczególnie w przypadku K2. Wszelkie sprytne postępy w automatycznym zmniejszaniu danych lepiej byłyby dobrodziejstwem w tej dziedzinie, chociaż kilka aktywnych grup badawczych również pracuje nad tym w pełnym wymiarze godzin.