• 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.
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
23 февраля, 10:00
Evgenia Vavilova

Оказалось, что насекомые активно избегают влажных поверхностей.

24 февраля, 10:59
НИУ ВШЭ

Эксперты НИУ ВШЭ проанализировали цифровые следы студентов и впервые показали, что итоговые оценки зависят от личного стиля прохождения онлайн-курса. Сбалансированный тип учеников оказался успешнее традиционного и практико-ориентированного. Результаты работы помогут в создании адаптивных индивидуальных образовательных систем.

24 февраля, 12:35
СГМУ им. В.И. Разумовского

Исследователи Саратовского медуниверситета установили, что большинство пациентов с бронхиальной астмой имеют как минимум одну сопутствующую патологию, а у некоторых наблюдается четырех или более сопутствующих заболеваний.

21 февраля, 12:18
Игорь Байдов

Ученые проверили 100 популярных кормов для собак и кошек и во многих из них нашли ПФАС, так называемые «вечные химикаты», причем одни из самых высоких концентраций обнаружили в продуктах на основе рыбы. Во многих случаях их уровень превышает пороги безопасности для людей, установленные европейским регулятором.

23 февраля, 10:00
Evgenia Vavilova

Оказалось, что насекомые активно избегают влажных поверхностей.

22 февраля, 10:18
Игорь Байдов

Во время обследования почти 900 собак ученые выявили 12 пород, склонных к брахицефалическому обструктивному синдрому дыхательных путей, который может ухудшать сон и влиять на переносимость физических нагрузок. Авторы нового исследования выяснили, что список пород, предрасположенных к серьезным нарушениям дыхания, куда шире, чем считалось ранее.

12 февраля, 07:52
Адель Романова

Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.

28 января, 10:50
Игорь Байдов

Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.

26 января, 14:26
Александр Березин

Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно