太阳大气中的空洞

人工智能发现日冕洞来实现空间天气的自动化。

奥地利格拉茨大学(University of Graz)的科学家、斯科尔泰克(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,并为太阳活动周期的研究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。在人眼看来,太阳几乎是恒久不变的,但太阳非常活跃,频繁地显示喷发,并导致地球上的地磁风暴。由于这个原因,太阳的外层大气,即日冕,不断受到卫星望远镜的监测。

在这些观测中,一个突出的特征是被称为日冕洞的扩展黑暗区域。它们看起来是黑暗的,因为等离子体粒子可以沿着太阳表面的磁场逃逸到星际空间,在日冕上留下一个“洞”。逃逸的粒子形成高速太阳风流,最终会撞击地球,引发地磁暴。这些洞在太阳上的外观和位置随太阳活动而变化,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,对人类观测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,”罗伯特·雅罗林说,格拉茨大学的研究科学家,也是这项研究的主要作者。

在他们的论文中,作者描述了一个名为CHRONNOS(基于多光谱数据的日冕孔识别神经网络)的卷积神经网络,他们开发了这个网络来探测日冕孔。“人工智能使我们能够根据其强度、形状和磁场特性来识别日冕洞,这与人类观察者所考虑的标准是相同的,”Jarolim说。

“在不同波长观察太阳大气时,会发现非常不同。我们使用不同的极紫外(EUV)波长记录的图像以及磁场图作为我们神经网络的输入,这使网络能够找到多通道表示中的关系,”Graz大学教授、该杂志的合著者Astrid Veronig补充说。

在2010-2017年的时间范围内,作者用大约1700幅图像训练了他们的模型,结果表明,该方法在所有太阳活动水平上都是一致的。神经网络的评估结果与261个人工识别的冠状孔相比较,98%的病例符合人类标记。此外,作者还根据磁场图对日冕空穴的探测进行了研究,这与EUV观测结果有很大不同。对于人类来说,不能仅从这些图像中识别出日冕孔,但人工智能学会了以不同的方式感知图像,并能够识别出日冕孔。

Tatiana Podladchikova说:“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,在那里我们不能直接观测到日冕洞,就像在天基观测极端紫外线和软x射线那样的黑暗区域,但在那里太阳磁场是定期测量的。”斯科尔科技空间中心的助理教授,也是这篇论文的合著者。

Podladchikova总结道:“无论风暴如何肆虐,我们希望每个人在太空中都能有好天气。”

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这种新方法是在Skoltech的高性能集群的支持下开发的,该集群将为预期的太阳物理研究集成网络组(SPRING)提供一个自主监测的太阳,使用观测太阳物理的尖端技术。SPRING项目是SOLARNET项目的一部分,该项目是由欧盟研究和创新资助计划地平线2020支持的欧洲太阳望远镜(EST)计划的准备工作。UniGraz和Skoltech在SOLARNET的35个国际合作伙伴中代表奥地利和俄罗斯。其他参与这项研究的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。成立于2011年,与麻省理工学院(MIT)合作,Skoltech正在培养科学、技术和商业领域的新一代领导者,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。Skoltech专注于六个优先领域: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年来观测到的日冕洞的动画版。识别出的日冕孔用红色等高线表示。太阳在太阳活动周期内变化,并在2014年达到其最大活动。资料来源:Jarolim等人,2021年。

媒体接触

Ilyana Zolotareva
斯科尔科沃科学技术学院

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