Группа российских и международных астрономов разработала инновационную систему машинного обучения, способную автоматически обрабатывать и интегрировать результаты многолетних наблюдений за Солнцем. Новый метод позволит максимально эффективно использовать архивные данные, сообщает пресс-служба «Сколтеха».
По словам Татьяны Подладчиковой, директора Центра системного проектирования «Сколтеха», работа астрономов не ограничивается лишь улучшением старых изображений. Учёные создают универсальный язык для изучения солнечной эволюции.
Высокопроизводительные вычислительные системы помогли обучить ИИ-модели, которые выявляют скрытые связи в данных и обнаруживают закономерности за несколько солнечных циклов.
За последние десятилетия специалистами во всем мире было накоплено огромное количество информации о солнечной активности. Однако различия в разрешении и методах наблюдений затрудняют объединение этих данных. Для решения этой задачи учёные из «Сколтеха» совместно с коллегами из Грацского университета Австрии и Высокогорной обсерватории США разработали алгоритм на основе GAN-нейросетей.
Он позволяет одной части нейросети ухудшать качество изображений, в то время как другая восстанавливает их до эталонного уровня. Такой метод даёт возможность объединять снимки, полученные разными телескопами, даже без эталонных изображений.
Учёные уже смогли объединить данные за 24 года наблюдений, повысить разрешение изображений Солнца и оценить магнитные поля на его обратной стороне. Новый алгоритм обещает множество открытий о свойствах и поведении нашего светила.
Читайте ещё по теме:
На полюсах Солнца могут возникать торнадо, это выяснили учёные
Три мощные вспышки за два часа: на Солнце произошел очередной всплеск