太阳大气层中的空洞

人工智能定位日冕洞来自动化太空天气。

奥地利格拉茨大学(University of Graz)的科学家、Skoltech以及来自美国和德国的同事开发了一种新的神经网络,可以通过天基观测可靠地探测到日冕洞。这一应用为更可靠的空间天气预测铺平了道路,并为研究太阳活动周期提供了有价值的信息。这篇论文发表在杂志上天文学和天体物理学

就像我们在地球上的生命依赖于太阳的光一样,我们的电子“生命”依赖于离我们最近的恒星的活动及其与地球磁场的相互作用。对于人眼来说,太阳几乎是恒定的,但太阳是非常活跃的,经常显示出喷发,并在地球上引起地磁风暴。由于这个原因,太阳外层的大气层,即日冕,一直被基于卫星的望远镜监视着。

在这些观测中,一个突出的特征是被称为日冕洞的黑暗区域的扩展。它们看起来很暗是因为等离子粒子可以沿着磁场从太阳表面逃逸到星际空间,在日冕上留下一个“洞”。逃逸的粒子形成高速的太阳风流,最终会撞击地球,造成地磁暴。这些黑洞在太阳上的出现和位置随太阳活动的变化而变化,这也为我们提供了关于太阳长期演化的重要信息。

“探测日冕空洞对传统算法来说是一项艰巨的任务,对人类观察者来说也是一项挑战,因为太阳大气层中还有其他黑暗区域,比如细丝,很容易与日冕空洞混淆。”格拉茨大学的研究科学家、这项研究的主要作者罗伯特·贾洛林说。

在他们的论文中,作者描述了一种名为CHRONNOS(多光谱数据冠状孔识别神经网络)的卷积神经网络,他们开发了这种网络来检测冠状孔。Jarolim说:“人工智能可以让我们根据日冕洞的强度、形状和磁场属性来识别它们,这与人类观察者考虑的标准相同。”

“在不同波长观察太阳大气时,会发现非常不同。我们使用在不同极紫外(EUV)波长下记录的图像以及磁场图作为神经网络的输入,这使得网络能够找到多通道表示中的关系,”格拉茨大学教授、该出版物的合著者Astrid Veronig补充说。

作者用大约1700张2010-2017年时间范围内的图像训练了他们的模型,并表明该方法对所有太阳活动水平都是一致的。通过将结果与261个人工识别的冠状孔进行比较,对神经网络进行评估,其中98%的病例与人类标记相匹配。此外,作者还检查了基于磁场图探测到的日冕洞,这些日冕洞与EUV观测结果有很大不同。对于人类来说,仅从这些图像无法识别日冕洞,但人工智能学会了以不同的方式感知图像,并能够识别日冕洞。

“对于未来的地面日冕洞探测来说,这是一个很有希望的结果。在那里,我们不能像在太空中观察极紫外和软x射线那样直接观察日冕洞的黑暗区域,但可以定期测量太阳磁场。”Tatiana Podladchikova说,她是Skoltech航天中心的助理教授,也是这篇论文的合著者。

波德拉奇科娃总结道:“无论风暴如何肆虐,我们都希望每个人在太空中有个好天气。”

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该新方法是在Skoltech高性能集群的支持下开发的,该集群将用于预期的太阳物理研究集成网络小组(SPRING),该小组将利用太阳物理观测的前沿技术提供对太阳的自主监测。SPRING是SOLARNET项目的一部分,该项目是为欧洲太阳望远镜(EST)计划而启动的,该计划由欧盟研究和创新资助计划“地平线2020”支持。UniGraz和Skoltech代表奥地利和俄罗斯,参与由35个国际合作伙伴组成的SOLARNET财团。参与这项研究的其他机构包括哥伦比亚大学(美国)、马普研究所für Sonnensystemforschung(德国)和西北研究协会(美国)。

Skoltech是一所位于俄罗斯的私立国际大学。2011年与麻省理工学院(MIT)合作成立,致力于培养新一代的科学、技术和商业领域的领导者,在突破性领域开展研究,并推动技术创新,以解决俄罗斯和世界面临的关键问题。Skoltech专注于六大优先领域:数据科学与人工智能、生命科学、先进材料与现代设计方法、能源效率、光子学与量子技术以及先进研究。雷竞技怎么下载网络:https: //www。skoltech。俄文/

视频(https: //www。youtube。com/手表吗?v =kqkjJC3eH0c:近11年来探测到的日冕洞的动画版本。已识别的日冕空洞用红色等高线表示。太阳在太阳活动周期中发生变化,在2014年达到其最大活动。资料来源:Jarolim等人,2021年。

媒体接触

Ilyana Zolotareva
斯科尔科沃科技学院

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