Слънчевият телескоп има трудна работа. Наблюдението на Слънцето оказва влияние върху непрекъснатото бомбардиране на безкраен поток от слънчеви частици и интензивна слънчева светлина. С течение на времето чувствителните лещи и сензори на слънчевите телескопи започват да се развалят. За да гарантират точността на данните, изпратени от такива инструменти, учените периодично калибрират отново, за да са сигурни, че разбират как се променя инструментът.
Обсерваторията за слънчева динамика на НАСА беше открита през 2010 г., или S.D.O, предоставя изображения на Слънцето с висока разделителна способност повече от 10 години. Тези изображения дадоха на учените подробен поглед върху различни слънчеви явления, които могат да причинят космическо време и да засегнат нашите астронавти и технологии на Земята и в космоса. Atmospheric Imager Assembly, или AIA, е един от двата инструмента за изображения на SDO, които непрекъснато гледат към Слънцето, правейки изображения в 10 дължини на вълната на ултравиолетова светлина на всеки 12 секунди. Това произвежда огромно количество информация за Слънцето, но като всички инструменти за слънчево наблюдение, AIA се влошава с времето и данните трябва да се калибрират често.
От стартирането на SDO учените са използвали сондажни ракети, за да калибрират AIA, които са малки ракети, които обикновено носят само няколко инструмента и извършват кратки космически полети – около 15 минути – те летят над по-голямата част от земната атмосфера, позволявайки на инструментите на борда да виж ултравиолетовите дължини на вълните, измерени от AIA. Тези дължини на вълните на светлината се абсорбират от земната атмосфера и не могат да бъдат измерени от земята. За да калибрират AIA, учените прикрепиха ултравиолетов телескоп към сондажната ракета и сравниха тези данни с измерванията на AIA.
Методът за калибриране на сондажната ракета има редица недостатъци. Ракетите може да не се изстрелват толкова често, когато вместо това AIA постоянно гледа към Слънцето. Това означава, че между всяко калибриране на ракетата-сонда има период на престой, при който калибрирането е леко отклонено.
Виртуално калибриране на НАСА
Имайки предвид тези проблеми, учените решиха да обмислят други възможности за калибриране на устройството с оглед на постоянно калибриране. Машинното обучение, техника, използвана в изкуствения интелект, изглежда идеално пасва. Както подсказва името, машинното обучение изисква компютърна програма или алгоритъм, за да научи как да изпълни дадена задача.
Първо, изследователите трябваше да обучат алгоритъм за машинно обучение, за да разпознават слънчеви структури и да ги сравняват, използвайки данни от AIA. За да направят това, те предоставят на алгоритъма изображения, получени по време на сондажни калибровъчни полети на ракетата, и му казват колко калибрирания са им необходими. След достатъчно от тези примери те подават на алгоритъма подобни изображения и виждат дали може да определи необходимото калибриране. При наличието на достатъчно данни алгоритъмът се научава да определя колко калибриране е необходимо за всяко изображение.
Тъй като AIA разглежда Слънцето в различни дължини на вълната на светлината, изследователите могат също да използват алгоритъма, за да сравнят специфични структури при различни дължини на вълните и да направят по-точни оценки.
Те първо научиха алгоритъма как изглежда слънчевото изригване, като му показаха слънчеви изригвания на всички дължини на вълната на AIA, докато разпозна слънчевите изригвания във всички различни видове светлина. След като програмата разпозна слънчево изригване без никакво влошаване, алгоритъмът успя да определи колко влошаването засяга текущите AIA изображения и колко калибриране е необходимо за всяко от тях.
„Това беше голямо събитие“, каза д-р Луис Дос Сантос. "Вместо просто да ги идентифицираме на една и съща дължина на вълната, ние идентифицираме структури на различни дължини на вълната." Това означава, че изследователите могат да бъдат по-уверени в калибрирането, определено от алгоритъма. Наистина, при сравняване на техните данни за виртуално калибриране с данни за калибриране на сондажна ракета, програмата за машинно обучение се оказа на върха. С този нов процес учените са готови непрекъснато да калибрират AIA изображения между полетите на калибриращи ракети, повишавайки точността на SDO данните за изследователите.
Прочетете също: