Un grupo de astrónomos rusos e internacionales ha desarrollado un innovador sistema de aprendizaje automático capaz de procesar e integrar automáticamente los resultados de muchos años de observaciones del Sol. El nuevo método permitirá utilizar los datos de archivo de la manera más eficiente posible, según el servicio de prensa de Skoltech.
Según Tatiana Podladchikova, directora del Centro de Diseño de Sistemas de Skoltech, el trabajo de los astrónomos no se limita a mejorar las imágenes antiguas. Los científicos están creando un lenguaje universal para estudiar la evolución solar.
Los sistemas informáticos de alto rendimiento ayudaron a entrenar modelos de IA que identifican conexiones ocultas en los datos y descubren patrones a lo largo de varios ciclos solares.
En las últimas décadas, especialistas de todo el mundo han acumulado una gran cantidad de información sobre la actividad solar. Sin embargo, las diferencias en la resolución y los métodos de observación dificultan la combinación de estos datos. Para resolver este problema, científicos de Skoltech, junto con colegas de la Universidad de Graz en Austria y el Observatorio de Gran Altitud de EE. UU., desarrollaron un algoritmo basado en redes neuronales GAN.
Permite que una parte de la red neuronal degrade la calidad de las imágenes, mientras que otra las restaura a un nivel de referencia. Este método permite combinar imágenes obtenidas por diferentes telescopios, incluso sin imágenes de referencia.
Los científicos ya han podido combinar datos de 24 años de observaciones, aumentar la resolución de las imágenes del Sol y evaluar los campos magnéticos en su lado opuesto. El nuevo algoritmo promete muchos descubrimientos sobre las propiedades y el comportamiento de nuestro Sol.
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