_ AI și astronomie: Rețelele neuronale simulează observațiile solare

Cercetări efectuate de astronomi și informaticieni de la Institutul de Astronomie al Universității din Hawaii (IfA) ar putea revoluționa înțelegerea noastră despre soare. Studiul, parte a proiectului „SPIn4D”, combină astronomia solară de ultimă oră cu informatica avansată pentru a analiza datele de la cel mai mare telescop solar terestre din lume de pe vârful Haleakalā, Maui.

Cercetarea echipei publicată recent. în The Astrophysical Journal se concentrează pe dezvoltarea lor de modele de învățare profundă care analizează rapid cantități mari de date de la Fundația Națională pentru Știință din SUA (NSF) Daniel K. Inouye Solar Telescopul. Scopul este de a debloca întregul potențial al observațiilor telescopului, care ar putea duce la progrese în viteza, acuratețea și aria de aplicare a analizei datelor solare.

„Furtunile solare mari sunt responsabile pentru aurorele uimitoare, dar pot, de asemenea, să prezinte. riscuri pentru sateliți, comunicațiile radio și rețelele de energie O mai bună înțelegere a locului lor de naștere, atmosfera solară, este extrem de importantă”, a spus Kai Yang, cercetător postdoctoral IfA. care a condus lucrarea. „Am folosit simulări de ultimă generație pentru a imita ceea ce va vedea Inouye. Combinarea acestor date cu învățarea automată oferă o oportunitate neprețuită de a explora atmosfera solară tridimensională aproape în timp real.”

Telescopul solar Inouye, operat de Observatorul Național Solar (NSO) NSF, este de departe cel mai puternic telescop solar din lume și se află pe vârful de 10.000 de picioare al Maui. Haleakalā, care se traduce prin „casa soarelui”. Instrumentele telescopului sunt concepute pentru a măsura câmpul magnetic al soarelui folosind lumină polarizată, iar proiectul SPIn4D a fost conceput special pentru a utiliza aceste date, care sunt disponibile numai din suita de instrumente a telescopului solar.

Echipa de oameni de știință de la NSO și High Altitude Observatory (HAO) utilizează rețele neuronale profunde pentru a estima proprietățile fizice ale fotosferei solare de la telescopul solar Inouye de înaltă rezoluție. observatii. Această metodă promite să accelereze semnificativ analiza volumelor masive de date produse de telescopul solar, care pot ajunge la zeci de teraocteți pe zi.

„Învățarea automată este foarte bună pentru a oferi aproximări rapide la calcule costisitoare. În acest caz, modelul va permite astronomilor să vizualizeze atmosfera soarelui în timp real, mai degrabă decât să aștepte ore întregi pentru a obține aceeași acuratețe”, a spus coautorul Peter Sadowski, profesor asociat la departamentul de informare și științe informatice UH Mānoa.

Pentru a-și antrena modelele AI, echipa a produs un set extins de date de observații solare simulate. Folosind mai mult de 10 milioane de ore de procesor pe supercomputerul Cheyenne al NSF, au creat 120 de terabytes de date care imit observațiile telescopului solar Inouye la rezoluție extrem de înaltă.

Echipa a realizat deja un subset de 13 teraocteți al lor. date disponibile public, împreună cu un tutorial detaliat. Ei plănuiesc să-și lanseze modelele de deep learning complet antrenate ca instrument comunitar pentru analiza observațiilor telescopului solar Inouye.

(Fluierul)