Как искусственный интеллект помогает ученым находить неуловимые космические плазмоиды?

Хвост магнитосферы Земли — это огромная область, простирающаяся на миллионы километров, где царит сложная и турбулентная плазма. Чтобы понять, что там происходит, представьте себе бурлящий поток, в котором рождаются и исчезают вихри — плазмоиды.

Плазмоиды — это замкнутые магнитные структуры, напоминающие гигантские пузыри, заполненные плазмой. Они образуются в результате процесса, называемого магнитным пересоединением, когда магнитные линии поля разрываются и пересоединяются в новой конфигурации. Плазмоиды играют ключевую роль в динамике магнитосферы, перенося энергию, импульс и плазму из одной области в другую. Они подобны кровеносным сосудам, по которым перекачивается «энергетическая кровь» магнитосферы.

Изучение плазмоидов — непростая задача: представьте себе, что вам нужно разглядеть вихри в бурном потоке, имея возможность делать снимки лишь в отдельных точках и в ограниченный момент времени.

Традиционные методы анализа данных со спутников, предоставляющих информацию о магнитном поле и плазме, не всегда справляются с этой задачей. Ученым приходится буквально «на глаз» выискивать признаки плазмоидов в огромных массивах данных, что требует невероятного терпения и времени.

На помощь приходят современные технологии — искусственный интеллект и машинное обучение.

В своей статье, опубликованной в журнале «Earth and Space Science», К. Бергстедт и Х. Джи предлагают новый подход к обучению алгоритмов машинного обучения для обнаружения плазмоидов. Вместо того чтобы полагаться на уже размеченные человеком данные, авторы предлагают создавать синтетические данные, максимально приближенные к реальным.

Виртуальная лаборатория для искусственного интеллекта

Сначала с помощью уравнения Грэда-Шафранова моделируется равновесная конфигурация плазмы, напоминающая знаменитый «лист Харриса». Затем эта конфигурация подвергается возмущениям, чтобы сымитировать турбулентность, свойственную реальной плазме.

На основе полученных начальных условий запускаются 2D-моделирования методом частиц в ячейках (PIC). В ходе моделирования в плазме формируются плазмоиды, которые идентифицируются с помощью анализа топологии магнитного поля.

Полученная информация используется для обучения сверточной нейронной сети (CNN), специально разработанной для работы с одномерными данными, аналогичными тем, что собирают космические аппараты.

Первые шаги к пониманию хаоса

Хотя предложенный метод еще находится на ранней стадии разработки, результаты обнадеживают. Авторам удалось обучить модель, которая с высокой точностью определяет наличие плазмоидов в синтетических данных.

Конечно, модель, обученная на идеализированных данных, не сможет сразу же применяться к реальным данным со спутников. Однако этот метод открывает новые горизонты в изучении турбулентной плазмы магнитосферы.

В будущем авторы планируют усовершенствовать свою модель, добавив в нее возможность анализа трехмерных данных, а также обучить ее на реальных данных со спутников, таких как MMS (Magnetospheric Multiscale Mission).

Не только плазмоиды

Разработанный метод имеет и более широкие перспективы. Его можно использовать для поиска других структур в космической плазме, например, потоков переноса магнитного потока (FTE) на дневной стороне магнитопаузы, или даже для изучения турбулентного солнечного ветра.

Сочетание физического моделирования и новейших технологий искусственного интеллекта открывает перед нами возможность раскрыть секреты космической плазмы, которые раньше казались недоступными.