KI hat Fotos der Sonne verbessert

Wissenschaftler stellten fest, dass die Beobachtung der Sonne eine schwere Prüfung für die Geräte darstellt, denen sie begegnen

ein endloser Strom von Sonnenteilchen undintensives Licht. Mit der Zeit verschlechtern sich die empfindlichen Linsen und Sensoren von Teleskopen. Um die Genauigkeit der von solchen Instrumenten gelieferten Daten sicherzustellen, führen Wissenschaftler regelmäßig Kalibrierungen durch, um sicherzustellen, dass sie genau verstehen, wie die Informationen zu interpretieren sind.

Dies betrifft in erster Linie das ObservatoriumSolar Dynamics der NASA, das seit über einem Jahrzehnt hochauflösende Bilder der Sonne liefert. Ihre Bilder ermöglichten es Wissenschaftlern, verschiedene Sonnenphänomene im Detail zu untersuchen, die das Weltraumwetter verursachen und Astronauten, die Technologie auf der Erde und im Weltraum beeinflussen können. Aber das Gerät muss ständig kalibriert werden.

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Daher trainierten die Forscher einen Maschinenalgorithmuslernen, solare Strukturen zu erkennen und mit Observatoriumsdaten zu vergleichen. Dazu versorgten sie den Algorithmus mit Bildern, die sie bei den Kalibrierungsflügen der Höhenforschungsrakete gewonnen hatten, und informierten die KI über den erforderlichen Kalibrierungsgrad. Nach genug dieser Beispiele liefern sie dem Algorithmus ähnliche Bilder für das Modell, um das Kalibrierungsniveau für sich selbst zu bestimmen. Wenn genügend Daten vorhanden sind, lernt der Algorithmus selbst, um zu bestimmen, wie viel Kalibrierung für jedes Bild erforderlich ist.

Zunächst haben die Wissenschaftler dem Algorithmus beigebracht, wiesieht aus wie eine Sonneneruption und zeigt ihm Sonneneruptionen bei allen Wellenlängen, bis er diese Phänomene bei allen Lichtarten erkennt. Sobald das Programm gelernt hat, eine Sonneneruption ohne Verschlechterung zu erkennen, kann der Algorithmus bestimmen, wie stark die Verschlechterung die aktuellen Bilder beeinflusst und wie viel Kalibrierung für jedes einzelne erforderlich ist.

Danach können Forscher mehr seinVertrauen in die Kalibrierung, die durch den Algorithmus bestimmt wird. Bei den ersten Vergleichen von virtuellen Kalibrierdaten und manueller Kalibrierung waren die Ergebnisse des maschinellen Lernens sehr genau.

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