• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
15.04.2025, 11:51
Сколтех
4,8 тыс

Искусственный интеллект помог «навести порядок» в наблюдениях за Солнцем

❋ 4.5

Ученые разработали метод глубокого обучения, объединивший десятилетия разрозненных наблюдений за Солнцем в единую детализированную модель. Алгоритм корректирует погрешности инструментов, компенсирует их ограничения и позволяет взглянуть на нашу звезду в новом свете.

Искусственный интеллект помог «навести порядок» в наблюдениях за Солнцем – иллюстрация к материалу на Naked Science
Фотография Солнца в ультрафиолетовом участке спектра / © NASA / SDO (AIA), ru.wikipedia.org

Солнечные телескопы постоянно совершенствуются, что позволяет получать все более детальные изображения Солнца. Однако с появлением очередного поколения этих приборов возникает и новая проблема — учет различий в получаемых данных: сравнивать самые последние наблюдения и исторические, охватывающие порой несколько десятилетий, становится все труднее. Кроме того, из-за несоответствий в разрешении, калибровке приборов и качестве данных возникают сложности при изучении долговременных изменений на Солнце и редких солнечных явлений.

Ученые из Грацского университета в Австрии и их коллеги из Сколковского института науки и технологий (Сколтех) в России и Высокогорной обсерватории Национального центра атмосферных исследований США (HAO NSF NCAR) разработали новую систему методов глубокого обучения (Instrument-To-Instrument translation — ITI), которая помогает решить проблему различий между историческими и новыми наблюдениями. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Communications.

«Используя генеративные состязательные сети, мы разработали метод, позволяющий транслировать данные наблюдений за Солнцем с одного прибора на другой, даже если эти приборы никогда не использовались одновременно», — рассказывает сотрудник Высокогорной обсерватории Национального центра атмосферных исследований США и первый автор исследования Роберт Яролим. С помощью предложенного метода система на базе ИИ способна выявлять и переносить свойства самых последних наблюдений на более старые данные.

Архитектура модели основана на двух соперничающих нейросетях: первая искусственно ухудшает качество изображений, вторая — восстанавливает их до эталонного уровня. Методика использует реальные наблюдения, точно моделируя специфические искажения каждого инструмента. Обученная таким образом система преобразует старые зашумленные данные в изображения высокого разрешения, сопоставимые с современными космическими наблюдениями. При этом алгоритм сохраняет все физически значимые детали, что критически важно для научного анализа долгосрочной эволюции Солнца.

Предложенная методика была опробована на нескольких наборах данных: так, с ее помощью удалось объединить данные за 24 года космических наблюдений, повысить разрешение снимков полного диска Солнца, снизить атмосферный шум в изображениях Солнца, полученных с Земли, и даже оценить величину магнитных полей на дальней стороне Солнца с использованием только данных наблюдений в экстремальном ультрафиолете.

«ИИ не может заменить реальные наблюдения, но он может помочь извлечь максимум полезной информации из уже существующих данных, — продолжает Яролим. — В этом ключевая практическая ценность нашего метода». Совмещая современные высококачественные наблюдения с историческими данными, алгоритм создает единую согласованную картину. Такой подход не просто улучшает старые снимки — он открывает новые возможности для изучения долгосрочной эволюции Солнца.

«Этот проект наглядно показывает, как современные вычисления могут вдохнуть новую жизнь в архивные данные, — добавляет соавтор исследования, директор Центра системного проектирования Сколтеха, доцент Сколтеха Татьяна Подладчикова. — Наша работа выходит за рамки простого улучшения старых изображений: мы создаем универсальный язык для изучения эволюции Солнца. Благодаря высокопроизводительным вычислениям Сколтеха, мы обучили ИИ-модели, которые выявляют скрытые взаимосвязи в десятилетиях солнечных наблюдений, обнаруживая закономерности в масштабе нескольких солнечных циклов. В конечном счете мы строим будущее, где каждое наблюдение — прошлое или будущее — будет говорить на едином научном языке».

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Сколтех
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.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

10 августа, 11:42
Илья Гриднев

Британские экологи выяснили, что большинство людей не догадываются о вреде солнцезащитных кремов для Мирового океана. Обзор научной литературы и локальный уличный опрос наглядно продемонстрировали разрыв между реальными экологическими угрозами и повседневными привычками покупателей.

9 августа, 10:53
Редакция Naked Science

Американское Министерство войны продолжает публиковать документы и видеозаписи о наблюдении неопознанных летающих объектов. Как и ранее, происхождение объектов из наблюдений неясно, но достаточно очевидно, что как минимум часть из них не относятся к известным сегодняшней науке природным феноменам.

9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

9 августа, 10:53
Редакция Naked Science

Американское Министерство войны продолжает публиковать документы и видеозаписи о наблюдении неопознанных летающих объектов. Как и ранее, происхождение объектов из наблюдений неясно, но достаточно очевидно, что как минимум часть из них не относятся к известным сегодняшней науке природным феноменам.

10 августа, 11:42
Илья Гриднев

Британские экологи выяснили, что большинство людей не догадываются о вреде солнцезащитных кремов для Мирового океана. Обзор научной литературы и локальный уличный опрос наглядно продемонстрировали разрыв между реальными экологическими угрозами и повседневными привычками покупателей.

31 июля, 14:12
Андрей Серегин

Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.

9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

19 июля, 20:09
Александр Березин

Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий