Искусственный интеллект помог гелиофизикам проанализировать многолетние наблюдения за Солнцем и открыть новую главу в понимании динамики нашей звезды. Международная группа учёных разработала нейросетеь, способную совместить данные, полученные с помощью различных солнечных телескопов за десятилетия наблюдений. Это открытие устраняет критическое препятствие для изучения долгосрочных изменений на Солнце и редких астрономических явлений, вызванное различиями в характеристиках старых и новых приборов.
В основе новой технологии лежит принцип «перевода» данных между инструментами, получивший название Instrument-to-Instrument Translation (ITI). Система, разработанная на основе генеративно-состязательных нейросетей, обучается на массиве данных, имитируя ухудшение качества изображений с современных высокоточных приборов, а затем применяет обратный процесс для улучшения старых, менее качественных данных. Это позволяет привести архивные наблюдения к уровню современных, сохраняя при этом все важные детали физических процессов на Солнце.
Оригинальные изображения с телескопа SOHO (сниженного качества), их улучшенные версии и эталонные высококачественные фото с телескопа SDO. Совпадения в обзоре разных приборов позволяют проверить, насколько точно ИИ восстанавливает детали солнечных структур — края диска Солнца, активные зоны и магнитные поля пятен. Это помогает убедиться, что AI-обработка не искажает данные и полезна для анализа, когда прямые наблюдения с высоким разрешением недоступны. Источник: Jarolim et al. / Nature Communications
Разработанный фреймворк продемонстрировал впечатляющие результаты на различных типах солнечных данных. Он позволил объединить 24 года космических наблюдений, значительно повысить разрешение изображений Солнца, полученных с Земли, уменьшив влияние атмосферных помех, и даже оценить магнитные поля на обратной стороне Солнца. Исследование проведено учёными из Университета Граца (Австрия) в сотрудничестве с коллегами из Сколковского института науки и технологий (Сколтех, Россия) и Высокогорной обсерватории Национального центра атмосферных исследований США.
«Искусственный интеллект не заменит сами наблюдения, но он может помочь нам извлечь максимум пользы из уже собранных данных», – отмечает ведущий автор исследования Роберт Яролим, научный сотрудник NASA в Высокогорной обсерватории. Улучшая старые данные с помощью информации, полученной от современных инструментов, учёные получают возможность использовать весь потенциал накопленных массивов данных. Это создаёт более целостную картину долгосрочной эволюции Солнца, нашей динамичной звезды.
«Проект демонстрирует, как современные вычислительные мощности могут вдохнуть новую жизнь в исторические данные, – добавляет профессор Сколтеха Татьяна Подладчикова, соавтор статьи. – Наша работа выходит за рамки простого улучшения старых изображений – речь идет о создании универсального языка для изучения эволюции Солнца во времени. Благодаря высокопроизводительным вычислительным ресурсам Сколтеха мы обучили модели искусственного интеллекта, которые выявляют скрытые связи в десятилетиях солнечных данных, раскрывая закономерности на протяжении нескольких солнечных циклов».
В перспективе, разработанная технология ITI открывает путь к созданию единой, согласованной базы данных солнечных наблюдений за многие десятилетия. Это позволит существенно углубить понимание долгосрочных процессов, происходящих на Солнце, и их влияния на Землю, приближая к созданию всеобъемлющей картины динамики звезды, влияющей на жизнь на нашей планете.
