科学者らは、太陽の観察はデバイスにとって厳しい試練であると指摘しました。
これは主に天文台に関係しますNASAのソーラーダイナミクスは、10年以上にわたって太陽の高解像度画像を提供してきました。彼女の画像により、科学者は宇宙天気を引き起こし、宇宙飛行士、地球と宇宙の技術に影響を与える可能性のあるさまざまな太陽現象を詳細に調べることができました。ただし、デバイスは常に調整する必要があります。
研究：太陽の死後、新しい生命が誕生する可能性がある
したがって、研究者は機械アルゴリズムを訓練しました太陽の構造を認識し、それらを天文台のデータと比較することを学びます。これを行うために、彼らは観測ロケットの校正飛行中に取得された画像をアルゴリズムに提供し、必要な校正レベルについてAIに通知しました。これらの例を十分に実行した後、モデルのキャリブレーションレベルを決定するために、モデルに同様の画像をアルゴリズムに提供します。十分なデータが与えられると、アルゴリズムはそれ自体を学習して、各画像に必要なキャリブレーションの量を決定します。
まず、科学者はアルゴリズムにどのように教えましたか太陽フレアのように見え、すべてのタイプの光でこれらの現象を認識するまで、すべての波長で太陽フレアを示します。プログラムが劣化することなく太陽フレアを認識することを学習すると、アルゴリズムは、現在の画像に影響を与える劣化の量と、各画像に必要なキャリブレーションの量を決定できます。
その後、研究者はもっとすることができますアルゴリズムによって決定されたキャリブレーションに自信があります。仮想キャリブレーションデータと手動キャリブレーションの最初の比較では、機械学習の結果は非常に正確でした。
続きを読む
サメの腸はニコラテスラの弁のように明らかにします
歴史上初めて、9つ星が30分で消えて戻ってこなかった
物理学者は、月が地球に近づくとどうなるかを話しました