Нейросеть расшифровала 24 года данных наблюдений, сделав информацию о Солнце более доступной

Благодаря искусственному интеллекту, гелиофизикам удалось открыть новую страницу в изучении динамических процессов Солнца, тщательно проанализировав его многолетние наблюдения. Международная команда учёных разработала нейросеть, способную объединить данные различных солнечных телескопов, собранные за десятилетия. Это достижение устраняет серьезное препятствие на пути к исследованию долговременных изменений Солнца и редких астрономических явлений, связанное с различиями в параметрах старых и современных приборов.

Новая технология основывается на принципе «перевода» данных между различными приборами, названном Instrument-to-Instrument Translation (ITI). Разработанная на базе генеративно-состязательных нейросетей система обучается на массиве данных, имитируя ухудшение качества изображений с современных высокоточными инструментов, а затем применяет обратный процесс для улучшения более старых данных низкого качества. Это позволяет привести архивные наблюдения к уровню современных стандартов, сохраняя все важные детали физических процессов на Солнце.

Разработанная рамочная структура показала впечатляющие результаты на различных типах данных о Солнце. Она позволила обобщить 24 года космических наблюдений, улучшив разрешение изображений, получаемых с Земли, и снизив влияние атмосферных искажений, а также оценила магнитные поля на обратной стороне Солнца. Исследование выполнено учёными из Университета Граца (Австрия) при содействии коллег из Сколковского института науки и технологий (Сколтех, Россия) и Национального центра атмосферных исследований США.

«Искусственный интеллект не заменяет собой наблюдения, но позволяет извлечь максимальную пользу из имеющихся данных», — комментирует ведущий автор исследования Роберт Яролим, научный сотрудник NASA в Высокогорной обсерватории. Улучшая старые данные с помощью современных инструментов, учёные получают возможность исследовать накопленные массивы данных. Это открывает более полную картину долговременной эволюции динамичной звезды, Солнца.

«Наш проект показывает, как современные вычислительные технологии могут вдохнуть новую жизнь в старинные данные», — добавляет профессор Сколтеха Татьяна Подладчикова, соавтор исследования. — «Это не просто улучшение старых изображений, а создание универсального языка для исследования эволюции Солнца через время. Благодаря высокопроизводительным вычислительным ресурсам Сколтеха, мы обучили модели ИИ находить скрытые корреляции в данных о Солнце, собранных за десятилетия, раскрывая закономерности в рамках нескольких солнечных циклов».

Разработанная технология ITI в перспективе открывает возможность создания единой и согласованной базы данных солнечных наблюдений за многие годы. Это позволит значительно углубить понимание долговременных процессов на Солнце и их влияния на Землю, приближая создание всеобъемлющей картины динамики звезды, от которой зависит жизнь на нашей планете.

Источник: iXBT