Astronomia AI zmienia badania Słońca. Będzie szybciej i precyzyjniej

Nowa era badania Słońca dzięki astronomii AI

Dokładne poznanie Słońca, naszej macierzystej gwiazdy, ma ogromne znaczenie, ale nawet sonda Parker wysłana przez NASA nie jest w stanie dostarczyć pełnych danych. Aby pokonać te ograniczenia, naukowcy z Uniwersytetu Hawajskiego połączyli siły z informatykami. Wspólnie opracowali nowatorskie metody badawcze, które łączą tradycyjne obserwacje z osiągnięciami astronomii AI.

Zespół przeprowadził badanie, które łączy tradycyjne obserwacje z nowoczesnymi technologiami analizy danych. Do ich prac wykorzystano dane z największego teleskopu na świecie, znajdującego się na górze Haleakalā na Maui. Wyniki tej współpracy mogą znacząco poszerzyć naszą wiedzę o Słońcu i jego procesach.

Polecamy: Życie w Matrixie. Hipoteza symulacji w oczach naukowców

Przełomowe zastosowanie uczenia maszynowego

Badanie opublikowane w czasopiśmie The Astrophysical Journal koncentruje się na wykorzystaniu modeli uczenia maszynowego do szybkiej analizy ogromnych ilości danych. Zastosowanie tych technologii pozwala teleskopowi realizować swój pełny potencjał, umożliwiając analizę danych na niespotykaną wcześniej skalę. Co więcej, sztuczna inteligencja wykonuje te zadania szybciej i dokładniej niż człowiek.

„Burze słoneczne, choć piękne i widowiskowe, mogą stanowić zagrożenie dla satelitów, komunikacji radiowej oraz sieci energetycznych. Dlatego ważne jest, abyśmy dokładnie zrozumieli ich źródła – zewnętrzne warstwy Słońca. Dzięki zaawansowanym symulacjom komputerowym i uczeniu maszynowemu możemy niemal w czasie rzeczywistym badać trójwymiarową strukturę atmosfery słonecznej” – wyjaśnia Kai Yang, badacz, który kierował projektem.

Fotosfera pod lupą astronomii AI

Naukowcy postawili na głębokie sieci neuronowe, aby precyzyjnie określać właściwości fizyczne fotosfery. Nowa metoda znacząco przyspiesza analizę danych zbieranych przez teleskop, co jest szczególnie istotne, biorąc pod uwagę, że każdego dnia generowanych jest kilkadziesiąt terabajtów informacji. Dla przypomnienia, jeden terabajt to jednostka równoważna 1024 gigabajtom. Odpowiada to około 250 tysiącom zdjęć lub 500 godzinom filmów w jakości HD.

„Uczenie maszynowe umożliwia szybkie generowanie wyników, które w przeciwnym razie wymagałyby czasochłonnych obliczeń. Dzięki temu astronomowie mogą błyskawicznie uzyskać wizualizacje słonecznej atmosfery, unikając wielogodzinnego oczekiwania na precyzyjne wyniki” – dodaje Peter Sadowski, profesor nadzwyczajny z UH Mānoa.

Polecamy: HOLISTIC NEWS: Psychologia spisków. Tak wierzymy w absurdalne teorie #OBSERWACJE

Symulacje i udostępnienie danych

Aby wytrenować sztuczną inteligencję, naukowcy wykorzystali obszerny zestaw symulowanych danych słonecznych. Do ich wygenerowania użyto superkomputera Cheyenne NSF, który stworzył aż 120 terabajtów symulacji obserwacji przeprowadzanych przez teleskop Inouye Solar Telescope.

Zespół już teraz udostępnił społeczności naukowej część swoich danych – 13 terabajtów – wraz ze szczegółowym samouczkiem. W przyszłości planują upublicznić również w pełni wytrenowane modele głębokiego uczenia, które posłużą jako narzędzie do analizy danych z teleskopu słonecznego. Ma to być otwarte rozwiązanie, wspierające badaczy na całym świecie.

Polecamy: Badania Wenus. Sonda NASA odkryła najnowsze szczegóły