과학자들은 태양을 관찰하는 것이 장치에 대한 심각한 테스트라고 지적했습니다.
이것은 주로 천문대와 관련이 있습니다.NASA의 Solar Dynamics는 10년 넘게 태양의 고해상도 이미지를 제공해 왔습니다. 그녀의 이미지를 통해 과학자들은 우주 날씨를 유발하고 우주 비행사, 지구 및 우주의 기술에 영향을 미칠 수 있는 다양한 태양 현상을 자세히 볼 수 있었습니다. 그러나 장치는 지속적으로 보정되어야 합니다.
연구: 태양이 죽은 후에 새로운 생명이 태어날 수도 있습니다
따라서 연구원들은 기계 알고리즘을 훈련했습니다.태양 구조를 인식하고 관측 데이터와 비교하는 방법을 배웁니다. 이를 위해 그들은 사운딩 로켓의 보정 비행 중에 얻은 이미지를 알고리즘에 제공하고 필요한 보정 수준을 AI에 알렸습니다. 이러한 예제를 충분히 수행한 후 모델이 자체적으로 보정 수준을 결정할 수 있도록 알고리즘에 유사한 이미지를 제공합니다. 충분한 데이터가 주어지면 알고리즘은 각 이미지에 필요한 보정량을 결정하기 위해 스스로 학습합니다.
우선 과학자들은 알고리즘에 어떻게그는 태양 플레어처럼 보이며 모든 유형의 빛에서 이러한 현상을 인식할 때까지 모든 파장에서 태양 플레어를 보여줍니다. 프로그램이 열화 없이 태양 플레어를 인식하는 방법을 학습하면 알고리즘은 열화가 현재 이미지에 얼마나 영향을 미치고 각각에 대해 얼마나 많은 보정이 필요한지 결정할 수 있습니다.
그 후 연구자들은 더 많은알고리즘에 의해 결정된 보정에 대한 확신. 가상 교정 데이터와 수동 교정의 첫 번째 비교에서 기계 학습 결과는 매우 정확했습니다.
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