ИИ «видит» Солнце насквозь: нейронные сети моделируют солнечную активность с небывалой точностью

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com
| Рассуждения | Наука и космос

Солнце, ближайшая к нам звезда, источник света и жизни на Земле, до сих пор таит в себе множество загадок. Его бурная активность, порой проявляющаяся в виде мощных вспышек и выбросов плазмы, способна оказывать существенное влияние на нашу планету, нарушая работу спутников, систем связи и электросетей. Именно поэтому изучение солнечной атмосферы, места, где рождаются эти космические бури, является одной из важнейших задач современной астрофизики. И в этой области намечается настоящий прорыв, связанный с применением искусственного интеллекта.

Недавние исследования, проведенные группой ученых из Института астрономии Гавайского университета (IfA) в сотрудничестве с Национальной солнечной обсерваторией (NSO) и Высотной обсерваторией (HAO), открывают новую эру в изучении Солнца. Они разработали инновационный метод анализа данных, получаемых с помощью самого мощного в мире наземного солнечного телескопа имени Даниэля К. Иноуе, расположенного на гавайском вулкане Халеакала. Ключевым элементом этого метода стали глубокие нейронные сети — сложные алгоритмы, способные обучаться на больших объемах данных и находить в них скрытые закономерности.

Солнце, иллюстрация
Автор: ИИ Copilot Designer//DALL·E 3 Источник: www.bing.com
От терабайтов к пониманию: как ИИ справляется с потоком данных

Солнечный телескоп Иноуе, настоящий гигант в мире астрономических инструментов, генерирует колоссальные объемы информации. Ежедневно он производит десятки терабайт данных, содержащих сведения о магнитном поле Солнца, температуре, плотности и скорости движения плазмы в его атмосфере. Обработка такого количества информации традиционными методами — задача чрезвычайно трудоемкая и времязатратная. Именно здесь на помощь приходят нейронные сети.

Ученые создали специальные модели глубокого обучения, которые, подобно опытным астрономам, способны «видеть» сквозь пелену данных и извлекать из них ценную информацию о физических процессах, происходящих на Солнце. Обучение этих моделей проходило на основе масштабных симуляций, воссоздающих наблюдения телескопа Иноуе с невероятной детализацией. Было создано 120 терабайт синтетических данных, что потребовало более 10 миллионов часов работы суперкомпьютера Cheyenne Национального научного фонда. Этот колоссальный объем информации позволил нейронным сетям научиться распознавать различные структуры и явления в солнечной атмосфере, а также предсказывать их дальнейшее развитие.

Схематическое представление рабочего процесса модели SPIn4D. Ядром модели является нейронная сеть DL, выделенная синим цветом в центре диаграммы. Этап обучения сети обозначен прерывистой зеленой линией и использует данные, полученные в ходе моделирования MURaM, как сами МГД-переменные, так и профили Стокса (I, Q, U, V), синтезированные из кубиков МГД-данных (зеленые линии). После обучения на симуляционных данных наблюдаемые данные Стокса могут быть введены в сеть (красная стрелка) для получения наиболее вероятного состояния 3D МГД на выходе (помечено как «Predicted MHD Variables»). Сеть может быть обучена для получения однократных входных данных Стокса для получения сокращенной размерности выходного МГД состояния ( B, vz, P, T) или для получения многократных входных данных Стокса для получения полноразмерного МГД выхода, включая дополнительные производные выходы, такие как вектор скорости, поток Пойнтинга и так далее. Сеть также может быть обучена для непосредственного получения производных результатов.
Автор: Kai E. Yang et al 2024 ApJ 976 204 Источник: iopscience.iop.org
Взгляд вглубь солнечной атмосферы: что нового мы можем узнать

Применение искусственного интеллекта открывает перед астрономами беспрецедентные возможности для изучения солнечной атмосферы. Если раньше для анализа данных требовались часы и даже дни, то теперь нейронные сети позволяют получать результаты практически в режиме реального времени. Это означает, что ученые смогут оперативно отслеживать динамику солнечных процессов, предсказывать возникновение вспышек и выбросов плазмы и принимать меры для защиты нашей планеты от их негативных последствий.

Более того, использование нейронных сетей позволяет получать более точную и полную информацию о физических свойствах солнечной атмосферы. Модели глубокого обучения способны улавливать тонкие взаимосвязи между различными параметрами плазмы, которые недоступны для традиционных методов анализа. Это открывает путь к созданию трехмерных моделей солнечной атмосферы, которые позволят нам лучше понять механизмы, управляющие ее поведением.

(a)-(d) Функция отклика Стокса I на магнитную индукцию для четырех линий, использованных в нашем исследовании. (e) Распределение температуры на вертикальном срезе в середине расчетной области, y = 12.28 Мм, из примера 1 при t = 5.43 ч. Три белые пунктирные линии указывают на контуры логарифма оптической глубины,, со значениями 0, -2 и -4. Две синие пунктирные линии указывают на субобласть, которую мы выделили для обучающего набора данных.
Автор: Kai E. Yang et al 2024 ApJ 976 204 Источник: iopscience.iop.org
Открытый код для открытий: сотрудничество во имя науки

Ученые, разработавшие новый метод анализа данных, не только стремятся к собственным научным открытиям, но и активно делятся своими достижениями с мировым сообществом. Они уже опубликовали в открытом доступе часть данных, использованных для обучения нейронных сетей, а также подробное руководство по их использованию. В ближайшем будущем планируется выложить и сами модели глубокого обучения, чтобы любой желающий мог применять их для анализа наблюдений Солнечного телескопа Иноуе.

Иллюстрация синтезированных профилей Стокса из SIR. (a) Интенсивность стоксовых профилей SIR на длине волны континуума, а места расположения репрезентативных стоксовых профилей отмечены цветными кружками. На панелях (b)-(e) и (f)-(i) показаны профили Стокса для линий 630 нм и 1565 нм, соответственно. На панелях (j)-(m) и (n)-(q) подробно показаны различия между синтезированными профилями SIR и DeSIRe.
Автор: Kai E. Yang et al 2024 ApJ 976 204 Источник: iopscience.iop.org

Такой подход к исследованиям, основанный на принципах открытости и сотрудничества, является залогом дальнейшего прогресса в изучении Солнца. Совместными усилиями ученые всего мира смогут раскрыть тайны нашей ближайшей звезды и научиться предсказывать ее поведение, обеспечивая безопасность и благополучие нашей планеты.

В заключение можно сказать, что применение искусственного интеллекта открывает новую главу в изучении Солнца. Нейронные сети становятся мощным инструментом в руках астрономов, позволяя им не только справляться с огромными объемами данных, но и получать принципиально новую информацию о физических процессах, происходящих в солнечной атмосфере. Это, несомненно, приведет к новым открытиям и позволит нам лучше понять нашу звезду и ее влияние на Землю.

Сейчас на главной

Новости

Публикации

Как влияет плохая дорога на автомобиль и другой транспорт

Качество дорожного покрытия оказывает значительное влияние на техническое состояние автомобиля и безопасность транспортных средств. Плохая дорога не только создает дискомфорт для водителя и...

Алмазный дождь отменяется? Ученые предлагают новую теорию строения Урана и Нептуна

Уран и Нептун, ледяные гиганты нашей Солнечной системы, хранят множество тайн. Одна из них — необычная природа их магнитных полей, которые, в отличие от четко выраженных дипольных полей...

Обновление прошивки для скоростных флэшек Transcend на примере ESD310 – скорость увеличилась, но осадочек остался

Внешних SSD на Silicon Motion SM2320 я уже пять штук к настоящему моменту протестировал. Разных по форм-фактору и на разной памяти. Четыре модели внешне представляют собой именно флэшки,...

ИИ «видит» Солнце насквозь: нейронные сети моделируют солнечную активность с небывалой точностью

Солнце, ближайшая к нам звезда, источник света и жизни на Земле, до сих пор таит в себе множество загадок. Его бурная активность, порой проявляющаяся в виде мощных вспышек и выбросов плазмы,...

Какими способами пчеловоды воруют пчел друг у друга и зачем им это надо

Да, это действительно странная ситуация. Представьте себе, что пчеловоды крадут пчёл друг у друга, но не забирают ульи, нет. Они хитростью «отманивают» пчёл с чужих пасек, используя их природное...

Что за программа Microsoft Clipchamp или как повернуть и обрезать видео в Windows 11: простой и удобный способ

Вы когда-нибудь сталкивались с необходимостью обрезать видео или повернуть его на 90 градусов без использования сторонних программ? Благодаря Windows 11, такая возможность теперь доступна всем...