Нейросеть поможет обнаруживать корональные дыры на Солнце

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


NASA/SDO/Indicator.Ru

Исследователи обучили нейронную сеть находить корональные дыры на Солнце. Она поможет исследователям понять природу геомагнитных бурь и лучше прогнозировать опасную для нашей техники космическую погоду. Исследование опубликовано в The Astrophysical Journal.

Геомагнитные бури могут сильно влиять на жизнь человека. Из-за них может нарушаться работа энергосистем и связи. Главным их виновником являются корональные дыры на Солнце. Поэтому, чтобы предсказывать геомагнитные бури, ученым нужно пристально наблюдать за нашей звездой. Для этого они вручную обрабатывают изображения Солнца, что долго и не слишком удобно. И на помощь человеку в этой области может прийти нейросети.

Ученые из МГУ имени М.В. Ломоносова, Кисловодской горной астрономической станции Пулковской обсерватории РAН и Технологического института в Нью-Джерси предложили способ обнаружения корональных дыр на Солнце с помощью методов машинного обучения. Модель была обучена на большой выборке изображений нашей звезды. В основе метода лежит сверточная нейронная сеть, в которой на вход поступает изображение Солнца, а на выходе формируется карта корональных дыр. Ученые обнаружили, что нейросеть можно применять к более широкому спектру входных данных, чем использовались при обучении. С ее помощью астрономы могут обрабатывать синоптические карты — развертки полной поверхности Солнца, составленные за его один оборот.

«Разработанная модель машинного обучения может обнаруживать активные области (корональные дыры) на уровне, сопоставимом с экспертной оценкой. При этом, в отличие от эксперта, модель не устает, не теряет внимание и тратит на один снимок доли секунды: скорость работы модели позволяет анализировать снимки в режиме онлайн. Открывается возможность массовой обработки архивов наблюдений, что важно, по единым стандартам», — рассказал один из авторов работы, ассистент кафедры теории вероятностей механико-математического факультета МГУ Егор Илларионов.

Ученые отмечают, что особый интерес представляет приложение модели, которое позволяет прогнозировать космическую погоду. Обнаружение и оценка корональных дыр на Солнце — это только одни из первых этапов в процессе моделирования распространения солнечного ветра. «От того, насколько точным окажется прогноз времени и района прихода частиц солнечного ветра, зависит устойчивость работы спутниковых и телекоммуникационных систем, безопасность космических миссий и авиасообщения», — подчеркнул Илларионов. Сейчас ученые продолжают разработку автоматических систем мониторинга и прогноза различных факторов космической погоды.

Пресс-релизы о научных исследованиях, информацию о последних вышедших научных статьях и анонсы конференций, а также данные о выигранных грантах и премиях присылайте на адрес science@indicator.ru.


Источник: indicator.ru

Комментарии: