Umělá inteligence pomáhá vědcům rozluštit tajemství slunečních bouří a polárních září
Umělá inteligence pomáhá vědcům rozluštit tajemství slunečních bouří a polárních září
Polární záře – fascinující přírodní úkaz tančící na noční obloze v podobě barevných světelných závěsů – není jen nádherným nebeským divadlem. Pro vědce představuje důležitý indikátor vesmírného počasí, které může vážně narušit kosmické i
Umělá inteligence pomáhá vědcům rozluštit tajemství slunečních bouří a polárních září
Polární záře – fascinující přírodní úkaz tančící na noční obloze v podobě barevných světelných závěsů – není jen nádherným nebeským divadlem. Pro vědce představuje důležitý indikátor vesmírného počasí, které může vážně narušit kosmické i pozemské technologie. Odborníci z Univerzity New Hampshire s pomocí umělé inteligence roztřídili a označili největší databázi snímků polární záře v historii. Ptáte se, k čemu to bude dobré?
Vědecký tým vyvinul speciální algoritmus, který následně analyzoval více než 706 milionů snímků pořízených v rámci mise NASA THEMIS. Tato mise využívá síť 23 pozorovacích stanic rozmístěných po celé Severní Americe, které každé tři sekundy pořizují záběry noční oblohy.
„Tento obrovský soubor dat je cenným zdrojem informací o tom, jak sluneční vítr interaguje s magnetosférou Země – ochrannou bublinou, která nás chrání před nabitými částicemi proudícími ze Slunce,“ vysvětluje vedoucí autor studie Jeremiah Johnson.
Umělá inteligence kategorizovala snímky
Umělá inteligence poté automaticky rozdělila snímky do šesti kategorií: oblouk (arc), difúzní polární záře, diskrétní polární záře, zataženo, Měsíc a čistá obloha bez polární záře. Toto třídění nebylo samoúčelné – má pomoci vědcům lépe porozumět různým typům polární záře a jejich souvislostem se sluneční aktivitou.
Pro analýzu obrovského množství snímků polární záře vědci použili metodu strojového učení nazvanou SimCLR (Simple Framework for Contrastive Learning of Representations). Tento algoritmus byl aplikován na snímky pořízené v letech 2008 až 2022, které představují nejdelší souvislou řadu pozorování polární záře v historii.
SimCLR dokáže efektivně zpracovat neoznačená data tím, že se učí rozpoznávat podobnosti mezi různými pohledy na stejný objekt, což bylo klíčové pro úspěšnou klasifikaci stovek milionů snímků nashromážděných za téměř 15 let pozorování.
Výzkum přichází v důležitou dobu, protože Slunce je právě na vrcholu svého jedenáctiletého cyklu aktivity. V tomto období dochází k častějším erupcím a výronům koronální hmoty, které mohou na Zemi vyvolat geomagnetické bouře. Tyto bouře dokážou narušit satelitní komunikaci, GPS systémy, a dokonce i elektrické rozvodné sítě.
Zvláště zajímavým objevem je časové rozložení různých typů polární záře. Zatímco difúzní polární záře se nejčastěji objevuje mezi půlnocí a druhou hodinou ranní, diskrétní polární záře obvykle vrcholí mezi 22. hodinou a půlnocí a oblouky jsou nejčastější mezi 20. a 22. hodinou. Tyto vzorce mohou pomoci v předpovídání geomagnetických bouří.
„Naším cílem bylo uspořádat databázi snímků THEMIS tak, aby obrovské množství historických dat mohlo být efektivněji využíváno vědci a poskytlo dostatečně velký vzorek pro budoucí studie,“ říká Johnson. Databáze může pomoci odhalit další poznatky o dynamice polární záře a pomoci v předpovídání kosmického počasí.
Tento posun ukazuje rostoucí význam umělé inteligence ve vědeckém výzkumu. Analýza tak obrovského množství dat by byla pro lidské pracovníky prakticky nemožná. S pomocí AI se však otevírají nové možnosti pro pochopení fascinujících přírodních jevů a jejich vlivu na naši technologickou civilizaci.
Projekt je výsledkem mezinárodní spolupráce – kromě týmu z New Hampshire se na něm podíleli také vědci z Aljašské univerzity ve Fairbanks a odborníci z NASA Goddard Space Flight Center. Výzkum byl financován divizí heliofyziky NASA a Národní vědeckou nadací.
Zdroje: phys.org, agupubs.onlinelibrary.wiley.com, gizmodo.com, scienmag.com.