Root NationВестиИТ вестиВештачката интелигенција и помага на НАСА во проучувањето на Сонцето

Вештачката интелигенција и помага на НАСА во проучувањето на Сонцето

-

Сончевиот телескоп има тешка работа. Набљудувањето на Сонцето го зема данокот од постојаното бомбардирање на бескрајниот поток на соларни честички и интензивната сончева светлина. Со текот на времето, чувствителните леќи и сензорите на соларните телескопи почнуваат да се распаѓаат. За да се осигури точноста на податоците испратени од таквите инструменти, научниците периодично ја рекалибрираат за да бидат сигурни дека разбираат како се менува инструментот.

Опсерваторијата за соларна динамика на НАСА беше отворена во 2010 година, или СДО, обезбедува слики од Сонцето со висока резолуција повеќе од 10 години. Овие снимки им дадоа на научниците детален поглед на различни сончеви феномени кои можат да предизвикаат временски услови во вселената и да влијаат на нашите астронаути и технологија на Земјата и во вселената. Склопот на атмосферски сликар, или AIA, е еден од двата инструменти за сликање на SDO што континуирано гледа во Сонцето, правејќи слики во 10 бранови должини на ултравиолетова светлина на секои 12 секунди. Ова произведува огромна количина на информации за Сонцето, но како и сите инструменти за набљудување на Сонцето, АИА се деградира со текот на времето и податоците мора често да се калибрираат.

Сликите на НАСА од Сонцето
Оваа слика покажува 7 ултравиолетови бранови должини забележани од Атмосферското собрание на сликар на опсерваторијата за соларна динамика на НАСА. Горниот ред покажува набљудувања направени во мај 2010 година, додека долниот ред покажува набљудувања од 2019 година без никакви корекции, покажувајќи како инструментот се деградира со текот на времето.

Од лансирањето на SDO, научниците користеа звучни ракети за калибрирање на АИА, кои се мали ракети кои обично носат само неколку инструменти и прават кратки вселенски летови - околу 15 минути - тие летаат над поголемиот дел од атмосферата на Земјата, дозволувајќи им на инструментите на бродот да види ултравиолетови бранови должини , мерени со AIA. Овие бранови должини на светлината се апсорбираат од атмосферата на Земјата и не можат да се измерат од земјата. За да ја калибрираат AIA, научниците прикачија ултравиолетовиот телескоп на ракетата што звучеше и ги споредија тие податоци со мерењата на AIA.

Методот на калибрација на ракетата со звук има голем број на недостатоци. Ракетите можеби нема да лансираат толку често кога AIA наместо тоа постојано гледа во Сонцето. Ова значи дека помеѓу секоја калибрација на ракетата со сондата постои период на застој каде што калибрацијата е малку исклучена.

Виртуелна калибрација на НАСА

Имајќи ги предвид овие проблеми, научниците одлучија да разгледаат други опции за калибрирање на уредот со цел трајна калибрација. Машинското учење, техника која се користи во вештачката интелигенција, се чини дека совршено одговара. Како што сугерира името, машинското учење бара компјутерска програма или алгоритам за да научите како да извршите задача.

Сликите на НАСА од Сонцето
Горниот ред на слики ја покажува деградацијата на каналот 304 Angstrom на AIA низ годините откако беше лансиран SDO. Долниот ред на слики се коригира за оваа деградација со помош на алгоритам за машинско учење.

Прво, истражувачите мораа да обучат алгоритам за машинско учење за да ги препознае соларните структури и да ги спореди со помош на податоците од АИА. За да го направат тоа, тие му даваат на алгоритмот слики добиени за време на калибрационите летови на ракетата и му кажуваат колку калибрации им се потребни. По доволно од овие примери, тие му даваат слични слики на алгоритмот и гледаат дали може да ја одреди потребната калибрација. Со оглед на доволно податоци, алгоритмот учи да одредува колку калибрација е потребна за секоја слика.

Бидејќи AIA го гледа Сонцето во различни бранови должини на светлината, истражувачите исто така можат да го користат алгоритмот за споредување на специфични структури на различни бранови должини и да направат попрецизни проценки.

Тие најпрво го научија алгоритмот како изгледа сончевиот блесок покажувајќи му сончеви блесоци на сите бранови должини на AIA додека не ги препознае сончевите блесоци во сите различни видови светлина. Штом програмата препозна соларна блесок без никаква деградација, алгоритмот можеше да одреди колку деградацијата влијае на тековните слики на AIA и колку калибрација е потребна за секоја од нив.

„Тоа беше голем настан“, рече д-р Луис Дос Сантос. „Наместо само да ги идентификуваме на иста бранова должина, ние идентификуваме структури на различни бранови должини. Ова значи дека истражувачите можат да бидат посигурни во калибрацијата одредена од алгоритмот. Навистина, кога се споредуваат нивните виртуелни податоци за калибрација со податоци за калибрација на звучни ракети, програмата за машинско учење се покажа како на врвот. Со овој нов процес, научниците се подготвени континуирано да ги калибрираат сликите на АИА помеѓу летовите на калибрационите ракети, зголемувајќи ја точноста на податоците од SDO за истражувачите.

Прочитајте исто така:

Пријавете се
Известете за
гостин

0 коментари
Вградени критики
Прикажи ги сите коментари
Претплатете се за ажурирања