L'intelligenza artificiale ha migliorato le fotografie del sole

Gli scienziati hanno notato che l'osservazione del Sole è una dura prova per i dispositivi che incontrano

un flusso infinito di particelle solari eluce intensa. Nel corso del tempo, le lenti sensibili e i sensori dei telescopi iniziano a degradarsi. Per garantire l'accuratezza dei dati forniti da tali strumenti, gli scienziati eseguono periodicamente calibrazioni per assicurarsi di comprendere esattamente come interpretare le informazioni.

Ciò riguarda principalmente l'OsservatorioSolar Dynamics della NASA, che fornisce immagini ad alta risoluzione del Sole da oltre un decennio. Le sue immagini hanno permesso agli scienziati di osservare in dettaglio vari fenomeni solari che possono causare il clima spaziale e influenzare gli astronauti, la tecnologia sulla Terra e nello spazio. Ma il dispositivo deve essere costantemente calibrato.

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Pertanto, i ricercatori hanno addestrato un algoritmo macchinaimparare a riconoscere le strutture solari e confrontarle con i dati dell'osservatorio. Per fare ciò, hanno fornito all'algoritmo le immagini ottenute durante i voli di calibrazione del razzo sonda e hanno informato l'IA del livello di calibrazione richiesto. Dopo un numero sufficiente di questi esempi, forniscono all'algoritmo immagini simili per consentire al modello di determinare da solo il livello di calibrazione. Con dati sufficienti, l'algoritmo impara da solo a determinare quanta calibrazione è necessaria per ogni immagine.

Per cominciare, gli scienziati hanno insegnato a un algoritmo comesembra un brillamento solare, mostrandogli brillamenti solari a tutte le lunghezze d'onda finché non riconosce questi fenomeni su tutti i tipi di luce. Una volta che il programma ha imparato a riconoscere un brillamento solare senza alcun degrado, l'algoritmo sarà in grado di determinare quanto il degrado influisce sulle immagini correnti e quanta calibrazione è necessaria per ciascuna di esse.

Dopodiché, i ricercatori possono essere di piùfiduciosi nella calibrazione determinata dall'algoritmo. Nei primi confronti tra dati di calibrazione virtuale e calibrazione manuale, i risultati dell'apprendimento automatico sono stati molto accurati.

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