|
Нейронные сети моделируют наблюдения за Солнцем
|
|
|
|
Исследования астрономов и компьютерщиков из Института астрономии Гавайского университета (IfA) могут коренным образом изменить наше представление о Солнце. Исследование, проводимое в рамках проекта "SPIn4D", сочетает в себе передовые методы солнечной астрономии и передовые компьютерные технологии для анализа данных, полученных с крупнейшего в мире наземного солнечного телескопа на вершине Халеакалы, Мауи.
|
|
|
|
Исследование команды, недавно опубликованное в Astrophysical Journal, посвящено разработке моделей глубокого обучения, которые позволяют быстро анализировать огромные объемы данных, полученных от Национального научного фонда США (NSF) Дэниела К. Солнечный телескоп Иноуйе. Цель состоит в том, чтобы раскрыть весь потенциал наблюдений телескопа, которые потенциально могут привести к прорыву в скорости, точности и объеме анализа солнечных данных.
|
|
|
|
"Сильные солнечные бури вызывают ошеломляющие полярные сияния, но также могут представлять опасность для спутников, систем радиосвязи и электросетей. Чрезвычайно важно лучше понять место их зарождения - солнечную атмосферу", - сказал Кай Янг, научный сотрудник IfA, который руководил работой. "Мы использовали самые современные методы моделирования, чтобы имитировать то, что увидит Inouye. Объединение этих данных с машинным обучением дает бесценную возможность исследовать трехмерную солнечную атмосферу практически в режиме реального времени".
|
|
|
|
|
|
|
Солнечный телескоп Inouye, управляемый Национальной солнечной обсерваторией (NSO), на сегодняшний день является самым мощным солнечным телескопом в мире и расположен на 10 000-футовой вершине Халеакала на острове Мауи, что в переводе означает "дом солнца". Приборы телескопа предназначены для измерения магнитного поля Солнца с использованием поляризованного света, и проект SPIn4D был разработан специально для использования этих данных, которые доступны только в приборном комплексе солнечного телескопа.
|
|
|
|
Инновационные исследования солнечной энергии
|
|
|
|
Команда ученых из NSO и Высотной обсерватории (HAO) использует глубокие нейронные сети для оценки физических свойств солнечной фотосферы на основе наблюдений солнечного телескопа Inouye с высоким разрешением. Этот метод обещает значительно ускорить анализ огромных объемов данных, получаемых солнечным телескопом, которые могут достигать десятков терабайт в день.
|
|
|
|
"Машинное обучение очень хорошо подходит для быстрого приближения к дорогостоящим вычислениям. В этом случае модель позволит астрономам визуализировать атмосферу Солнца в режиме реального времени, а не ждать часами, чтобы достичь такой же точности", - сказал соавтор Питер Садовски, доцент кафедры информационных и компьютерных наук Калифорнийского университета в Маноа.
|
|
Моделирование солнца
|
|
|
|
Чтобы обучить свои модели искусственного интеллекта, команда подготовила обширный набор данных для моделирования солнечных наблюдений. Используя более 10 миллионов процессорных часов на суперкомпьютере NSF Cheyenne, они создали 120 терабайт данных, имитирующих наблюдения солнечного телескопа Inouye с чрезвычайно высоким разрешением.
|
|
|
|
Команда уже опубликовала 13-терабайтную подборку своих данных вместе с подробным руководством. Они планируют выпустить свои полностью обученные модели глубокого обучения в качестве инструмента сообщества для анализа наблюдений с солнечного телескопа Inouye.
|
|
|
|
Источник
|
