Исследователи из Университета Нью-Гэмпшира создали инструментарий на основе искусственного интеллекта для систематизации крупнейшей коллекции изображений северного сияния. Это открытие способствует глубокому пониманию и предсказанию геомагнитных бурь, которые могут оказывать влияние на работу спутников, а также на критически важные системы связи и безопасности на Земле.
В результате работы была успешно произведена классификация свыше 706 миллионов фотографий полярного сияния, входящих в базу данных NASA THEMIS (Временная История Событий и Макромасштабных Взаимодействий во время Подбурь). Снимки фиксируются каждые три секунды в период от заката до рассвета с использованием 23 станций, расположенных в Северной Америке.
Источник: Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation. DOI: 10.1029/2024JH000292
«Эта огромная база данных является незаменимым источником для изучения взаимодействия солнечного ветра с магнитосферой Земли — защитным экраном, уберегающим нас от заряженных частиц, поступающих от Солнца», — поясняет главный автор исследования Джереми Джонсон, доцент факультета прикладной инженерии и наук.
Ученые разработали уникальный алгоритм для анализа снимков THEMIS, сделанных с 2008 по 2022 годы, и классифицировали их по шести категориям: «Дуга», «Диффузное свечение», «Дискретное свечение», «Облачность», «Луна» и «Чистое небо». Такая система классификации существенно упрощает фильтрацию и поиск необходимой информации.
«Классифицированная база данных способна выявить дополнительные аспекты динамики полярных сияний. Первоначально мы стремились структурировать базу данных так, чтобы исследователи могли более продуктивно применять исторические данные и иметь обширный запас информации для будущих исследований», — заключил Джонсон.
Источник: iXBT
