• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
14.12.2020
Сколтех
1
3 215

Разработан новый метод наблюдений за Солнцем, основанный на искусственном интеллекте

4.1

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.

Разработан новый метод наблюдений за Солнцем, основанный на искусственном интеллекте / ©Getty images

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.

Слева направо: солнечные изображения с ухудшающимся качеством / ©Обсерватория Канцельхох (Австрия)

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.

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
Позавчера, 16:47
Василий Парфенов

В конце сентября, по не установленным пока причинам, возникли утечки на газопроводах «Северный поток». Многие издания и пользователи интернета уже подробно проанализировали (и продолжают обсуждать), каковы политические и экономические последствия этого инцидента. В свою очередь, Naked Science постарается оценить, чем обернется происшествие с точки зрения безопасности судоходства и экологии, а также есть ли шанс на восстановление подводных трубопроводов.

Сегодня, 10:39
Сергей Васильев

Моделирование указало, как менялся путь формирования и распада суперконтинентов на протяжении истории Земли. Это позволило ученым предсказать, как и где образуется следующий из них, снова объединив практически всю сушу планеты.

29 сентября
Алиса Гаджиева

Некоторые наши современники, отягощенные богатством, пытаются продемонстрировать свою успешность окружающим, покупая океанские острова. Оказывается, чем-то подобным занимались элиты Ирландии и Шотландии еще тысячу лет назад. Правда, масштабы были поскромнее.

26 сентября
Анатолий Глянцев

Солнце несравнимо ближе к нам, чем любая другая звезда. До него всего восемь световых минут, тогда как до Проксимы Центавра — четыре с лишним световых года. Казалось бы, уж о Солнце-то мы должны знать все и даже больше. Однако не тут-то было. Naked Science рассказывает о загадках, которые все еще таит дневное светило.

28 сентября
Александр Березин

Половина всего расхода энергии человечеством приходится на тепло, почти 50% из этого количества уходит на отопление и нагрев воды в домах. На электричество — всего 19%. Из этого ясно, что вопрос отопления даже важнее электроэнергетики, а без отказа от ископаемых топлив здесь зеленый переход невозможен. Однако, как показывает новая научная работа, водород в этой роли — лишь несбыточная мечта.

27 сентября
Александр Березин

Индустриальная эпоха сделала мобилизацию нормой, но что мы знаем о ней и ее роли в истории России? В чем реальные корни ее необходимости, а где границы? Бывали ли у нас частичные мобилизации раньше? Чем они заканчивались? И чего, наконец, стоит ждать от нее в наши дни и в нашей стране?

16 сентября
Алиса Гаджиева

Геродот в своей «Истории» утверждал, что блоки для пирамиды Хеопса и соседних пирамид доставляли по воде. Но сегодня от Нила до пирамид слишком далеко. Исследование кернов, взятых в пойме реки, позволило понять, как именно решался сложнейший вопрос транспортировки такого строительного материала.

15 сентября
Никита Логинов

Светодиоды потребляют намного меньше энергии, чем традиционные газоразрядные лампы, что должно сократить парниковые выбросы. Но при этом светодиодное освещение угрожает здоровью жителей и разрушает местные экосистемы в городах и селах.

2 сентября
Ольга Иванова

Исследователи из Дании и США выяснили, как нарушения сна влияют на смертность от всех причин.

[miniorange_social_login]

Комментарии

1 Комментарий

14.12.2020
-
0
+
Жаль конечно, что наука всё больше уходит от прямых наблюдений, заменяя их сгенерированными на компьютере. Впрочем тенденция не нова, вместо реальных результатов выдавать наиболее приближенные к ожидаемым в результате подгонки на основе методик понятных только авторам
Подтвердить?
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
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
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: