• Home
  • Química
  • Astronomía
  • Energía
  • Naturaleza
  • Biología
  • Física
  • Electrónica
  •  science >> Ciencia >  >> Astronomía
    La inteligencia artificial detecta agujeros coronales para automatizar la predicción del clima espacial

    Figura:Observación del observatorio dinámico solar (SDO). La imagen muestra una composición de los siete filtros ultravioleta extremos diferentes (cortes de colores) y la información del campo magnético (corte de escala de grises). Los agujeros coronales detectados se indican mediante líneas de contorno rojas. La estructura oscura del centro es un filamento solar que muestra un aspecto similar pero no está asociado a agujeros coronales. Crédito:de Jarolim et. Alabama., 2021

    Científicos de la Universidad de Graz (Austria), Skoltech y sus colegas de EE. UU. Y Alemania han desarrollado una nueva red neuronal que puede detectar de manera confiable los agujeros coronales a partir de observaciones espaciales. Esta aplicación allana el camino para predicciones meteorológicas espaciales más fiables y proporciona información valiosa para el estudio del ciclo de actividad solar. El artículo fue publicado en la revista Astronomía y Astrofísica .

    Al igual que nuestra vida en la Tierra depende de la luz del sol, nuestra "vida" electrónica depende de la actividad de nuestra estrella más cercana y sus interacciones con el campo magnético de la Tierra. Para el ojo humano el sol aparece casi constante, pero el sol esta muy activo, mostrando con frecuencia erupciones y causando tormentas geomagnéticas en la Tierra. Por esta razón, la atmósfera solar exterior, la corona solar, está siendo monitoreado constantemente por telescopios basados ​​en satélites.

    En estas observaciones, una de las características prominentes son las regiones oscuras extendidas llamadas agujeros coronales. Aparecen oscuros porque las partículas de plasma pueden escapar a lo largo del campo magnético desde la superficie solar hacia el espacio interplanetario. dejando un 'agujero' en la corona. Las partículas que escapan forman corrientes de viento solar de alta velocidad que eventualmente pueden golpear la Tierra. causando tormentas geomagnéticas. El aspecto y la ubicación de estos agujeros en el sol varía en función de la actividad solar, dándonos también información importante sobre la evolución a largo plazo del sol.

    "La detección de agujeros coronales es una tarea difícil para los algoritmos convencionales y también es un desafío para los observadores humanos, porque también hay otras regiones oscuras en la atmósfera solar, como filamentos, que se puede confundir fácilmente con un agujero coronal, "dice Robert Jarolim, científico investigador de la Universidad de Graz y autor principal del estudio.

    Versión animada de los agujeros coronales detectados durante casi 11 años. Los agujeros coronales identificados están indicados por líneas de contorno rojas. El Sol cambia durante el ciclo solar y alcanza su máxima actividad en 2014. Crédito:de Jarolim et. Alabama., 2021

    En su papel los autores describen una red neuronal convolucional llamada CHRONNOS (Red neuronal de reconocimiento de agujeros coronales sobre datos multiespectrales) que desarrollaron para detectar agujeros coronales. "La inteligencia artificial nos permite identificar los agujeros coronales en función de su intensidad, forma, y propiedades del campo magnético, que son los mismos criterios que tiene en cuenta un observador humano, "Dice Jarolim.

    "La atmósfera solar parece muy diferente cuando se observa en diferentes longitudes de onda. Usamos imágenes grabadas en diferentes longitudes de onda ultravioleta extrema (EUV) junto con mapas de campo magnético como entrada a nuestra red neuronal, que permite a la red encontrar relaciones en la representación multicanal, "Astrid Veronig, profesor de la Universidad de Graz y coautor de la publicación, agrega.

    Los autores entrenaron su modelo con aproximadamente 1700 imágenes en el rango de tiempo 2010-2017 y demostraron que el método es consistente para todos los niveles de actividad solar. La red neuronal se evaluó comparando los resultados con 261 agujeros coronales identificados manualmente, coincidencia de etiquetas humanas en el 98% de los casos. Además, los autores examinaron la detección de agujeros coronales basados ​​en mapas de campo magnético, que parecen muy diferentes a las observaciones EUV. Para un humano los agujeros coronales no se pueden identificar solo a partir de estas imágenes, pero la IA aprendió a percibir las imágenes de manera diferente y pudo identificar los agujeros coronales.

    "Este es un resultado prometedor para la futura detección de agujeros coronales en el suelo, donde no podemos observar directamente los agujeros coronales como regiones oscuras como en las observaciones de rayos X suaves y ultravioleta extrema basadas en el espacio, pero cuando el campo magnético solar se mide de forma regular, "dice Tatiana Podladchikova, profesor asistente en el Centro Espacial Skoltech y coautor del artículo.

    "Y cualquier tormenta que se desate, deseamos a todos un buen clima en el espacio, "concluyó Podladchikova.


    © Ciencia https://es.scienceaq.com