Дослідники з Гавайського університету використовують потужність найбільшого у світі сонячного телескопа та передового штучного інтелекту, щоб змінити наше розуміння Сонця. Їхній проект спрямований на швидкий аналіз величезних наборів даних для кращого прогнозування сонячних явищ, таких як сонячні бурі, що може призвести до прогресу в точності та швидкості досліджень Сонця.
Революційні дослідження Сонця
Астрономи та інформатики з Інституту астрономії Гавайського університету (IfA) проводять новаторські дослідження, які можуть кардинально змінити наше розуміння Сонця.
У рамках проекту «SPIn4D» команда об’єднує передову сонячну астрономію з передовою інформатикою для обробки даних, зібраних найбільшим у світі наземним сонячним телескопом, розташованим на вершині Халеакала в Мауї.
Їхня робота, нещодавно опублікована в Astrophysical Journal, зосереджена на розробці моделей глибокого навчання, здатних швидко аналізувати масивні набори даних, створені сонячним телескопом NSF Daniel K. Inouye. Ці зусилля спрямовані на максимізацію можливостей телескопа, прокладаючи шлях до значного прогресу у швидкості, точності та глибині аналізу сонячних даних.
Важливість розуміння сонячних бур
«Великі сонячні бурі викликають приголомшливі полярні сяйва, але також можуть становити загрозу для супутників, радіозв’язку та електромереж. Краще розуміння місця їхнього народження, сонячної атмосфери, надзвичайно важливо», — сказав Кай Янг, докторський дослідник IfA, який керував роботою. «Ми використали найсучасніше моделювання, щоб імітувати те, що побачить Inouye. Поєднання цих даних із машинним навчанням дає безцінну можливість досліджувати тривимірну сонячну атмосферу майже в реальному часі».
Сонячний телескоп Inouye, яким керує Національна сонячна обсерваторія NSF (NSO), є безумовно найпотужнішим у світі сонячним телескопом і стоїть на 10 000-футовій вершині Халеакала на Мауї, що перекладається як «дім Сонця». Прилади телескопа розроблені для вимірювання магнітного поля Сонця за допомогою поляризованого світла, і проект SPIn4D був розроблений спеціально для використання цих даних, які доступні лише з набору приладів сонячного телескопа.
Аналіз сонячної атмосфери за допомогою ШІ
Команда вчених з NSO та High Altitude Observatory (HAO) використовує глибокі нейронні мережі для оцінки фізичних властивостей сонячної фотосфери на основі спостережень високої роздільної здатності сонячного телескопа Inouye. Цей метод обіцяє значно прискорити аналіз величезних обсягів даних, створених сонячним телескопом, які можуть досягати десятків терабайт на день.
«Машинне навчання дуже добре забезпечує швидке наближення дорогих обчислень. У цьому випадку модель дозволить астрономам візуалізувати атмосферу Сонця в режимі реального часу, а не чекати годинами, щоб досягти такої ж точності», — сказав співавтор Пітер Садовскі, доцент кафедри інформації та комп’ютерних наук UH Mānoa.
Розробка інструментів ШІ для сонячних даних
Щоб навчити свої моделі штучного інтелекту, команда створила великий набір даних імітаційних спостережень Сонця. Використовуючи понад 10 мільйонів процесорних годин на суперкомп’ютері NSF Cheyenne, вони створили 120 терабайт даних, що імітують спостереження сонячного телескопа Inouye з надзвичайно високою роздільною здатністю.
Команда вже оприлюднила 13-терабайтну підмножину своїх даних разом із детальним посібником. Вони планують випустити свої повністю навчені моделі глибокого навчання як інструмент спільноти для аналізу спостережень сонячного телескопа Inouye.