太阳大气中的空洞

人工智能发现了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和他们来自美国和德国的同事开发了一种新的神经网络,可以可靠地从太空观测中探测到冕洞。这个应用程序为更可靠的空间天气预报铺平了道路,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线一样,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,基于卫星的望远镜一直在监测太阳外层大气,即日冕。

在这些观测中,一个突出的特征是被称为日冕洞的延伸的黑暗区域。它们看起来很暗,因为等离子体粒子可以沿着磁场从太阳表面逃逸到星际空间,在日冕中留下一个“洞”。逃逸的粒子形成高速的太阳风流,最终会撞击地球,引发地磁风暴。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。

“对传统算法来说,探测日冕洞是一项艰巨的任务,对人类观察者来说也是一项挑战,因为在太阳大气中还有其他黑暗区域,比如灯丝,很容易与日冕洞混淆。”格拉茨大学的研究科学家、该研究的主要作者罗伯特·加洛林说。

在他们的论文中,作者描述了一个名为CHRONNOS(基于多光谱数据的冠状孔识别神经网络)的卷积神经网络,他们开发了这个神经网络来检测冠状孔。“人工智能允许我们根据它们的强度、形状和磁场属性来识别冠状洞,这些都是人类观察者考虑的标准,”Jarolim说。

“在不同的波长下观察到的太阳大气非常不同。我们使用不同极紫外(EUV)波长记录的图像以及磁场图作为神经网络的输入,这使神经网络能够在多通道表示中找到关系,”格拉茨大学教授、该论文的合著者阿斯特里德·维罗尼格补充道。

作者用2010-2017年时间范围内的约1700张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。神经网络的评估结果与261个人工识别的冠状孔进行了比较,98%的病例匹配人类标记。此外,作者还检查了基于磁场图的日冕洞探测,这与EUV观测结果有很大不同。对于人类来说,光从这些图像中无法识别冠状孔,但人工智能学会了以不同的方式感知图像,并能够识别冠状孔。

“对于未来的地面日冕洞探测来说,这是一个有希望的结果,我们不能像在太空的极紫外和软x射线观测中那样直接观测到日冕洞的黑暗区域,但太阳磁场是定期测量的。”斯科尔泰克航天中心助理教授、这篇论文的合著者Tatiana Podladchikova说。

波拉德奇科娃最后说:“无论发生什么风暴,我们都希望太空中的每个人天气都好。”

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这种新方法是在Skoltech公司的高性能集群的支持下开发的,该集群用于预期的太阳物理研究综合网络小组(SPRING),该小组将使用先进的观测太阳物理技术,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。Skoltech成立于2011年,与麻省理工学院(MIT)合作,在科学、技术和商业领域培养新一代领导者,在突破性领域进行研究,并推动技术创新,以解决俄罗斯和世界面临的关键问题为目标。斯科科技专注于六大优先领域:数据科学和人工智能、生命科学、先进材料和现代设计方法、能源效率、光子学和量子技术,以及先进研究。乐动体育赞助西班牙人多少钱网络: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。识别出的冠状孔用红色等高线表示。太阳会随着太阳周期的变化而变化,并在2014年达到其最大活动。来源:Jarolim等人,2021年。

媒体接触

Ilyana Zolotareva
斯科尔科沃科学技术学院

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