Искусственный интеллект помог понять магнитное поле Солнца

❋ 4.5

Ученые из Грацского университета и Сколтеха совершили прорыв в солнечной физике: они создали компьютерную симуляцию на основе искусственного интеллекта, которая в близком к реальному времени режиме отражает состояние магнитного поля верхней атмосферы Солнца. Результаты исследования помогают лучше понять поведение звезды и ее влияние на так называемую космическую погоду.

Сколтех

# ИИ

# искусственный интеллект

# магнитное поле

# Солнце

Солнце / ©Getty images / Автор: Pinaria Caprarius

Исследование опубликовано в журнале Nature Astronomy. Магнитное поле Солнца — это основной фактор, определяющий «погодные» явления в межпланетной среде, которые могут быть опасны для линий электропередачи, авиации, космической техники и другой космической инфраструктуры. Неблагоприятную космическую погоду обычно связывают с активными областями на Солнце — участками вокруг солнечных пятен, где сильное магнитное поле прорывается через поверхность. Пока ученые могут напрямую наблюдать и измерять магнитное поле лишь на поверхности Солнца, однако накопление и последующий выброс энергии происходит в верхнем слое солнечной атмосферы — короне.

Используя возможности дополненных физикой нейросетей, научный коллектив свел воедино данные наблюдений и физическую модель бессилового магнитного поля. За счет этого открывается детальная связь между наблюдаемыми явлениями и физическими принципами, лежащими в основе солнечной активности. Предложенным исследователями подходом ознаменован новый этап в солнечной физике, связанный с дополнительными возможностями численного моделирования Солнца.

Созданная авторами научной статьи симуляция показывает эволюцию наблюдаемой активной области на Солнце, причем моделирование бессилового магнитного поля выполняется практически в реальном времени: на вычисления по симуляции пятидневной серии наблюдений уходит всего 12 часов. Столь высокая скорость позволяет проводить анализ и предсказывать солнечную активность в реальном времени, чтобы в конечном счете лучше прогнозировать космическую погоду.

Надежность и устойчивость метода подтверждается сопоставлением данных наблюдений в дальней ультрафиолетовой части спектра с эволюцией свободной магнитной энергии в объёме короны. Последнюю связывают с эруптивными событиями на Солнце, такими как корональные выбросы массы — извержение огромных облаков плазмы из солнечной атмосферы на скоростях 100–3500 километров в секунду. Зоны истощения магнитной энергии во времени и пространстве прямо коррелируют с наблюдаемыми извержениями на Солнце.

Цветом показаны наблюдаемые линии магнитного поля, серым — компьютерная симуляция для областей на большей высоте над поверхностью Солнца / ©Роберт Яролим и другие / Nature Astronomy

Роберт Яролим, научный сотрудник Грацского университета и первый автор научной статьи, так прокомментировал результаты исследования: «Применение нами искусственного интеллекта в новой сфере представляет собой резкий скачок, переход на новый уровень. Численное моделирование с использованием ИИ позволяет лучше использовать данные наблюдений, и потенциал для дальнейшего расширения возможностей нашей симуляции весьма велик». Соавтор исследования, астрофизик Татьяна Подладчикова — доцент Сколтеха и директор Центра системного проектирования — подчеркнула: «Высокая скорость вычислений позволяет говорить о значительных перспективах в плане повышения точности прогнозов космической погоды и с точки зрения понимания Солнца в целом».

Результаты реальных наблюдений в дальней ультрафиолетовой части спектра (слева) согласуются с линиями магнитного поля из компьютерной симуляции (справа) / ©Роберт Яролим и другие / Nature Astronomy

Работа ученых из Грацского университета и Сколтеха представляет собой значительный шаг вперёд в области солнечной физики: раскрыв потенциал искусственного интеллекта и дополненных физикой нейросетей, научный коллектив смог симулировать состояние магнитного поля солнца в реальном времени, перевернув представления о возможном в понимании солнечной активности.

Исследование проведено с использованием высокопроизводительного кластера «Жорес» Сколтеха в рамках создания интегрированной сетевой группы исследований по солнечной физике SPRING, которая будет обеспечивать автономный мониторинг Солнца с использованием новейших технологий в области наблюдательной физики Солнца. SPRING — часть проекта Solarnet, который посвящен подготовке к созданию Европейского солнечного телескопа. Проект поддержан программой Европейского союза по науке и инновациям «Горизонт 2020».

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl (Cmd) + Enter.

Сколковский институт науки и технологий — негосударственный технологический университет, расположенный в инновационном центре Сколково. Институт был создан в 2011 году при поддержке Массачусетского технологического института. Модель института предусматривает тесную интеграцию технологического образования, исследовательской работы и предпринимательских навыков. Институт ведёт обучение по программам магистратуры и PhD, рабочий язык — английский.