Разработан новый метод наблюдений за Солнцем, основанный на искусственном интеллекте
Ученые Грацского университета имени Карла и Франца и обсерватории Канцельхох (Австрия) совместно с коллегами из Сколковского института науки и технологий разработали новый метод глубинного обучения для стабильной классификации и квантификации качества солнечных изображений, получаемых от наземных солнечных обсерваторий.
Результаты исследований опубликованы в журнале The Astronomy & Astrophysics. Солнце – это единственная звезда, которая позволяет нам увидеть мелкие детали поверхности и изучать плазму в экстремальных условиях. Поверхность Солнца и слои атмосферы находятся под сильным влиянием его магнитного поля. Солнечные пятна, протуберанцы, корональные петли и флоккулы — это прямое следствие распределения усиленных магнитных полей на Солнце, что затрудняет понимание этих явлений.
Солнечные вспышки и корональные выбросы массы возникают в результате внезапного высвобождения свободной магнитной энергии, которая аккумулируется в областях солнечных пятен. Это наиболее энергичные события в нашей солнечной системе, оказывающие прямое влияние на систему Солнце–Земля и создающие «космическую погоду». Cовременное общество все более полагается на космические и наземные технологии, очень чувствительные к явлениям космической погоды.
Для лучшего понимания и прогнозирования солнечных явлений и взаимодействия солнечных извержений с магнитосферой и атмосферой Земли необходимо постоянно наблюдать за нашей главной звездой. В последние десятилетия физика Солнца вступила в эпоху больших данных, и объем их, постоянно поступающих из наземных и космических обсерваторий, уже невозможно анализировать лишь с помощью одного наблюдателя.
Чтобы обеспечить постоянный мониторинг Солнца, независимо от графика дня, ночи и местных погодных условий, по всему земному шару расположены наземные телескопы. Однако атмосфера Земли налагает самые сильные ограничения на наблюдения за Солнцем – облака могут затмить солнечный диск, а колебания воздуха — привести к размытию изображения. Для того чтобы выбрать лучшие наблюдения из нескольких одновременных и обнаружить локальное ухудшение качества, требуется объективная оценка качества изображения.
«Как люди, мы оцениваем качество изображения, рассматривая идеальное эталонное изображение Солнца и сравниваем его с реальным наблюдением. Например, облако перед солнечным диском было бы большим отклонением от нашего воображаемого идеального изображения, и мы бы присвоили этому снимку очень низкое качество, в то время как незначительные колебания были бы менее серьезными. Стандартные метрики качества не могут обеспечить необходимую оценку качества, независимую от солнечных элементов, и обычно не учитывают облака», – рассказывает профессор Космического центра Сколтеха Татьяна Подладчикова.
В опубликованном исследовании ученые применили искусственный интеллект для получения оценки качества, аналогичной человеческой интерпретации: была разработана нейронная сеть для изучения характеристик высококачественных изображений и оценки отклонения реальных наблюдений от идеального эталона. Подход ученых основан на генеративных состязательных сетях (GAN), которые обычно используются для генерации синтетических изображений.
Например, создание реалистичных человеческих лиц или перевод карт улиц на спутниковые снимки. Это достигается за счет аппроксимации распределения реальных изображений и отбора из него образцов. Содержание сгенерированного изображения может быть случайным или определяться условным описанием изображения.
В данном случае GAN использовали для генерации высококачественных изображений из описания содержания того же изображения. Следовательно, нейронная сеть сначала извлекает важные характеристики высококачественного изображения, такие как положение и внешний вид солнечных элементов, а затем генерирует исходное изображение из этого сжатого описания. Когда ту же процедуру применяют к изображениям с пониженным качеством, сеть снова кодирует содержимое изображения, но при реконструкции упускает характеристики низкого качества. Это является следствием аппроксимированного распределения изображений GAN, которая может генерировать изображения только высокого качества.
«В нашем исследовании мы применили новый метод обработки изображений к солнечным снимкам наземной обсерватории Канцельхох в Австрии и показали, что результат совпадает на 98,5 процентов с результатами оценки наблюдателя. Мы протестировали исходные изображения, получаемые в ходе наблюдения и обнаружили, что нейронная сеть правильно определяет все сильные ухудшения качества, а также позволяет нам выбирать лучшие изображения, что в итоге приводит к созданию более надежной серии наблюдений.
Это имеет большое практическое значение для создания будущих сетевых телескопов, поскольку наблюдения из разных мест будет необходимо фильтровать и объединять в реальном времени», – говорит Роберт Яролим, научный сотрудник Университета Граца и первый автор исследования. «В XVII веке Галилео Галилей дерзнул направить свой телескоп на Солнце. И сегодня, в XXI столетии, за Солнцем наблюдают десятки обсерваторий в космосе и на Земле, которые ежедневно передают нам огромное количество ценных данных. С запуском в космос десять лет назад солнечной динамической обсерватории SDO количество космических данных и изображений, передаваемых ежедневно с телескопов на Землю, выросло до 1,5 терабайтов в день – это можно сравнить с загрузкой полмиллиона песен в день.
Солнечный телескоп Даниэля К. Иноуйе (DKIST) – самый большой наземный солнечный телескоп в мире с диаметром зеркала четыре метра, уже увидел первый свет в декабре 2019 года и планирует обрабатывать около шести петабайт информации за год. С недавним запуском новаторских миссий к Солнцу, Parker Solar Probe и Solar Orbiter, количество данных, несущих полезное знание, будет только увеличиваться.
В наших исследованиях нет проторенных путей. С таким количеством новых данных в день мы просто обязаны изобрести новейшие эффективные методы умной обработки данных для решения важнейших вызовов, стоящих перед человеком. И какие бы ни бушевали бури, мы желаем вам хорошей космической погоды», – говорит профессор Космического центра Сколтеха, соавтор исследования, Татьяна Подладчикова.
Метод был разработан с использованием высокопроизводительного кластера 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 является частью проекта SOLARNET, который посвящен подготовке к созданию Европейского солнечного телескопа (EST).
Проект поддержан программой Европейского союза по науке и инновациям «Горизонт 2020». Сколтех (Россия) также участвует в инициативе и выступает одним из 35 международных партнеров. В настоящее время авторы исследования продолжают работу над развитием методов обработки изображений для того, чтобы обеспечить непрерывный поток данных с максимально возможным качеством, а также над разработкой программного обеспечения для постоянного и автоматического отслеживания солнечной активности.
Telegram 
Дзен 
VK Нейроморфные вычисления — это попытка скопировать принцип работы мозга: не последовательно выполнять команды, как обычный процессор, а обрабатывать информацию параллельно, через сеть взаимосвязанных «нейронов», которые активируются в зависимости от поступающих сигналов. Эта идея существует уже несколько десятилетий, но до недавнего времени ее реализовывали на обычной электронной элементной базе. Исследователи из МФТИ провели обширный обзор, в котором систематизировали последние достижения в области фотонных нейроморфных вычислений.
Интриги и тайные свидания — прерогатива не только людей. В мире дикой природы тоже случаются драмы, и одна из них развернулась в лесах Северной Америки. Маленькие серые птицы, известные в науке как гаички Гамбела, долгое время считались образцом супружеской верности, но на деле оказались хитрыми стратегами. Они заводят потомство не только от постоянного партнера, но и от самца-соседа с определенным набором качеств. Авторы нового исследования попытались выяснить, что толкает самок на измену и как это влияет на выживание всего вида.
Самый большой и мощный в мире ускоритель частиц отключили на четырехлетнюю модернизацию. В 2030 году он возобновит работу под новым названием — Большой адронный коллайдер высокой светимости. Этот апгрейд позволит производить примерно в 10 раз больше столкновений частиц, чем изначально. Физики рассчитывают, что поток новых данных поможет обнаружить явления за пределами Стандартной модели, а также прольет свет на природу темной материи, антиматерии и ранней Вселенной.
На протяжении десятилетий Тель-Авив воздерживался от этого шага, чтобы не испортить отношения с Турцией. Но после действий Израиля 2023-2026 годов официальная Анкара, как и множество государств мира, неоднократно осуждала Израиль, из-за чего изменилась и его позиция по геноциду.
В рамках общей теории относительности и квантовой физики у исследователей не получается объяснить все данные наблюдений за космическими объектами. В этот раз ученые попытались описать Вселенную с точки зрения превращения энергии, и этот выбор позволил им составить стройное описание гравитации.
Масштабный анализ ДНК показал, что леопарды в Капской области ЮАР измельчали не из-за случайных мутаций при вырождении популяции, а в результате целенаправленной эволюционной адаптации к местной среде обитания.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно