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 Дистанционное зондирование из космоса выявило 280 гигантских каменных кругов, разбросанных по пустыне Атбай в Судане. Исследователи пришли к выводу, что это погребальные сооружения, оставленные исчезнувшей культурой скотоводов. Эти люди пасли здесь стада в четвертом-третьем тысячелетии до нашей эры, когда климат в пустыне был более влажным.
Авторы нового исследования выяснили, почему летающие насекомые так не любят чеснок: в нем содержится органическое вещество, подавляющее процесс спаривания и откладывания яиц. Причем мух и комаров отпугивает не запах, а вкус чеснока, поскольку это соединение особым образом воздействует на вкусовые рецепторы.
Хотя сам факт наличия непонятных объектов на снимках, которые американские астронавты сделали на Луне, известен давно, десятилетиями их списывали на химические дефекты светочувствительной эмульсии фотопленки или блики света в линзах камер. Новая публикация на сайте Пентагона признает их реально существующими объектами, хотя и не делает выводов о их природе.
Нейробиологи СПбГУ продемонстрировали, что активация рецептора следовых аминов TAAR1 эффективно подавляет агрессивное поведение, вызванное полным отсутствием серотонина в мозге. В дальнейшем этот результат поможет в разработке лекарственных препаратов, направленных на коррекцию патологических форм агрессии, возникающих при посттравматическом стрессовом расстройстве (ПТСР) и шизофрении.
Крупные травоядные утконосые майазавры известны своим развитым социальным поведением. Они жили семьями и строили гнезда для своих детенышей. Даже название вида переводится с греческого языка как «ящер — хорошая мать». Исследование окаменелых зубов майазавров показало, что они выращивали детенышей совсем не так, как это считалось типичным для животных глубокой древности.
Астрономы впервые использовали гравитационные волны, чтобы косвенно оценить параметры одного из ключевых процессов термоядерного горения в массивных светилах. Именно от него зависит, какие звезды взрываются, какие превращаются в черные дыры и как во Вселенной появляются углерод и кислород — элементы, без которых не было бы ни планет, ни жизни.
В последнее время пуски с российских северных космодромов осуществляют без предварительного уведомления, чего не было в прошлом. Вероятно, дело в недавно упомянутых главой «Роскосмоса» атаках на Плесецк во время пуска. Сегодняшний запуск обеспечил вывод на орбиту космических аппаратов военного назначения.
Химические связи в материале, из которого сделана электроника, разрываются не из-за накопительного износа от протекания тока через них, а из-за электронов с конкретной энергией.
Термоядерные электростанции не смогут конкурировать по цене с возобновляемыми источниками энергии из-за медленного удешевления технологии. По расчетам, расходы на каждую новую установку падали максимум на 8% — много раз ниже ранних ожиданий венчурных инвесторов. Это перечеркивает экономический смысл финансовых вливаний, и мир может никогда не увидеть дешевой термоядерной энергии.
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