La IA ha mejorado las fotografías del sol

Los científicos señalaron que observar el Sol es una dura prueba para los dispositivos, ya que se encuentran con

una corriente interminable de partículas solares yluz intensa. Con el tiempo, las sensibles lentes y sensores de los telescopios comienzan a degradarse. Para garantizar la precisión de los datos que proporcionan dichos instrumentos, los científicos realizan periódicamente calibraciones para asegurarse de comprender exactamente cómo interpretar la información.

Esto concierne principalmente al ObservatorioSolar Dynamics de la NASA, que ha estado proporcionando imágenes del Sol de alta resolución durante más de una década. Sus imágenes permitieron a los científicos observar en detalle varios fenómenos solares que pueden causar el clima espacial y afectar a los astronautas, la tecnología en la Tierra y en el espacio. Pero el dispositivo debe calibrarse constantemente.

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Por lo tanto, los investigadores entrenaron un algoritmo de máquinaaprender a reconocer las estructuras solares y compararlas con los datos del observatorio. Para ello, proporcionaron al algoritmo imágenes obtenidas durante los vuelos de calibración del cohete sonda e informaron a la IA sobre el nivel de calibración requerido. Después de suficientes de estos ejemplos, proporcionan al algoritmo imágenes similares para que el modelo determine el nivel de calibración por sí mismo. Con suficientes datos, el algoritmo aprende por sí mismo a determinar cuánta calibración se necesita para cada imagen.

Para empezar, los científicos le enseñaron al algoritmo cómoparece una llamarada solar, mostrándole llamaradas solares en todas las longitudes de onda hasta que reconoce estos fenómenos en todos los tipos de luz. Una vez que el programa haya aprendido a reconocer una llamarada solar sin ninguna degradación, el algoritmo podrá determinar cuánta degradación afecta a las imágenes actuales y cuánta calibración se necesita para cada una.

Después de eso, los investigadores pueden ser másconfiado en la calibración determinada por el algoritmo. En las primeras comparaciones de datos de calibración virtual y calibración manual, los resultados del aprendizaje automático fueron muy precisos.

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