Портал | Содержание | О нас | Пишите | Новости | Голосование | Топ-лист | Дискуссия Rambler's Top100

TopList Яндекс цитирования

НОВОСТИ
"РУССКОГО ПЕРЕПЛЕТА"

ЛИТЕРАТУРА

Новости русской культуры

Афиша

К читателю

Содержание

Публицистика

"Курск"

Кавказ

Балканы

Проза

Поэзия

Драматургия

Искания и размышления

Критика

Сомнения и споры

Новые книги

У нас в гостях

Издательство

Книжная лавка

Журнальный зал

ОБОЗРЕНИЯ

"Классики и современники"

"Слово о..."

"Тайная история творений"

"Книга писем"

"Кошачий ящик"

"Золотые прииски"

"Сердитые стрелы"

КУЛЬТУРА

Афиша

Новые передвжиники

Фотогалерея

Музыка

"Неизвестные" музеи

Риторика

Русские храмы и монастыри

Видеоархив

ФИЛОСОФИЯ

Современная русская мысль

Искания и размышления

ИСТОРИЯ

История России

История в МГУ

Слово о полку Игореве

Хронология и парахронология

Астрономия и Хронология

Альмагест

Запечатленная Россия

Сталиниана

ФОРУМЫ

Дискуссионный клуб

Научный форум

Форум "Русская идея"

Форум "Курск"

Исторический форум

Детский форум

КЛУБЫ

Пятничные вечера

Клуб любителей творчества Достоевского

Клуб любителей творчества Гайто Газданова

Энциклопедия Андрея Платонова

Мастерская перевода

КОНКУРСЫ

За вклад в русскую культуру публикациями в Интернете

Литературный конкурс

Читательский конкурс

Илья-Премия

ДЕТЯМ

Электронные пампасы

Фантастика

Форум

АРХИВ

Текущий

2003

2002

2001

2000

1999

Фотоархив

Все фотоматериалы


Новости
"Русский переплет" зарегистрирован как СМИ. Свидетельство о регистрации в Министерстве печати РФ: Эл. #77-4362 от
5 февраля 2001 года. При полном или частичном использовании
материалов ссылка на www.pereplet.ru обязательна.

Тип запроса: "И" "Или"

15.12.2020
18:03

Искусственный интеллект помогает наблюдать за Солнцем

    Ученые Грацского университета имени Карла и Франца и обсерватории Канцельхох (Австрия) совместно с коллегами из Сколтеха (Сколковского института науки и технологий) разработали новый метод глубинного обучения для стабильной классификации и квантификации качества солнечных изображений, получаемых от наземных солнечных обсерваторий.

    Солнце – это единственная звезда, которая позволяет нам увидеть мелкие детали поверхности и изучать плазму в экстремальных условиях. Поверхность Солнца и слои атмосферы находятся под сильным влиянием магнитного поля Солнца. Солнечные пятна, протуберанцы, корональные петли и флоккулы являются прямым следствием распределения усиленных магнитных полей на Солнце, и это затрудняет понимание этих явлений. Солнечные вспышки и корональные выбросы массы возникают в результате внезапного высвобождения свободной магнитной энергии, которая аккумулируется в областях солнечных пятен. Это наиболее энергичные события в нашей солнечной системе, оказывающие прямое влияние на систему Солнце–Земля и создающие «космическую погоду». Cовременное общество все более полагается на космические и наземные технологии, очень чувствительные к явлениям космической погоды. Для лучшего понимания и прогнозирования солнечных явлений и взаимодействия солнечных извержений с магнитосферой и атмосферой Земли необходимо постоянно наблюдать за Солнцем. В последние десятилетия физика Солнца вступила в эпоху больших данных, и объем данных, постоянно поступающих из наземных и космических обсерваторий, больше не может быть проанализирован только с помощью одного наблюдателя.

    Чтобы обеспечить постоянный мониторинг Солнца, независимо от графика дня и ночи и местных погодных условий, по всему земному шару расположены наземные телескопы. Однако атмосфера Земли налагает самые сильные ограничения на наблюдения за Солнцем – облака могут затмить солнечный диск, а колебания воздуха могут привести к размытию изображения. Для того чтобы выбрать лучшие наблюдения из нескольких одновременных наблюдений и обнаружить локальное ухудшение качества, требуется объективная оценка качества изображения.

    «Как люди, мы оцениваем качество изображения, рассматривая идеальное эталонное изображение Солнца и сравниваем его с реальным наблюдением. Например, облако перед солнечным диском было бы большим отклонением от нашего воображаемого идеального изображения, и мы бы присвоили этому снимку очень низкое качество, в то время как незначительные колебания были бы менее серьезными. Стандартные метрики качества не могут обеспечить необходимую оценку качества, независимую от солнечных элементов, и обычно не учитывают облака», – рассказывает профессор Космического центра Сколтеха Татьяна Подладчикова.

    В опубликованном исследовании ученые применили искусственный интеллект для получения оценки качества, аналогичной человеческой интерпретации: была разработана нейронная сеть для изучения характеристик высококачественных изображений и оценки отклонения реальных наблюдений от идеального эталона.

    Подход ученых основан на генеративных состязательных сетях (GAN), которые обычно используются для генерации синтетических изображений. Например, создание реалистичных человеческих лиц или перевод карт улиц на спутниковые снимки. Это достигается за счет аппроксимации распределения реальных изображений и отбора из него образцов. Содержание сгенерированного изображения может быть случайным или определяться условным описанием изображения. В данном случае GAN использовали для генерации высококачественных изображений из описания содержания того же изображения. Следовательно, нейронная сеть сначала извлекает важные характеристики высококачественного изображения, такие как положение и внешний вид солнечных элементов, а затем генерирует исходное изображение из этого сжатого описания. Когда ту же процедуру применяют к изображениям с пониженным качеством, сеть снова кодирует содержимое изображения, но при реконструкции упускает характеристики низкого качества. Это является следствием аппроксимированного распределения изображений GAN, которая может генерировать изображения только высокого качества.

    «В нашем исследовании мы применили новый метод обработки изображений к солнечным снимкам наземной обсерватории Канцельхох в Австрии и показали, что результат совпадает на 98,5% с результатами оценки наблюдателя. Мы протестировали исходные изображения, получаемые в ходе наблюдения и обнаружили, что нейронная сеть правильно определяет все сильные ухудшения качества, а также позволяет нам выбирать лучшие изображения, что в итоге приводит к созданию более надежной серии наблюдений. Это имеет большое практическое значение для создания будущих сетевых телескопов, поскольку наблюдения из разных мест будет необходимо фильтровать и объединять в реальном времени», – говорит Роберт Яролим, научный сотрудник Университета Граца и первый автор исследования.

    «В 17 веке Галилео Галилей дерзнул направить свой телескоп на Солнце! И сегодня, в 21 веке за Солнцем наблюдают десятки обсерваторий в космосе и на Земле, которые ежедневно передают нам огромное количество ценных солнечных данных. С запуском в космос 10 лет назад солнечной динамической обсерватории SDO количество космических данных и изображений, передаваемых ежедневно с телескопов на Землю, выросло до 1.5 терабайтов в день – это можно сравнить с загрузкой полмиллиона песен в день. Солнечный телескоп Даниэля К. Иноуйе (DKIST) – самый большой наземный солнечный телескоп в мире с диаметром зеркала в 4 метра, уже увидел первый свет в декабре 2019 г. и планирует обрабатывать около 6 петабайт данных за год. С недавним запуском новаторских миссий к Солнцу, Parker Solar Probe и Solar Orbiter, количество данных, несущих полезное знание, будет только увеличиваться. В наших исследованиях нет проторенных путей. С таким количеством новых данных в день мы просто обязаны изобрести новейшие эффективные методы умной обработки данных для решения важнейших вызовов, стоящих перед человеком. И какие бы ни бушевали бури, мы желаем вам хорошей космической погоды», – говорит профессор Космического центра Сколтеха, соавтор исследования, Татьяна Подладчикова.

    Метод был разработан с использованием высокопроизводительного кластера Сколтеха в рамках создания интегрированной сетевой группы исследований по солнечной физике (SPRING), которая будет обеспечивать автономный мониторинг Солнца с использованием новейших технологий в области наблюдательной физики Солнца. SPRING является частью проекта SOLARNET, который посвящен подготовке к созданию Европейского солнечного телескопа (EST). Проект поддержан программой Европейского союза по науке и инновациям «Горизонт 2020». Сколтех (Россия) также участвует в инициативе и выступает одним из 35 международных партнеров.

    В настоящее время авторы исследования продолжают работу над развитием методов обработки изображений для того, чтобы обеспечить непрерывный поток данных с максимально возможным качеством, а также над разработкой программного обеспечения для постоянного и автоматического отслеживания солнечной активности.

    По информации http://sci-dig.ru/astronomy/iskusstvennyj-intellekt-pomogaet-nabljudat-za-solncem/

    Обозрение "Terra & Comp".

Выскажите свое мнение на:

15.12.2020
17:32

Магнетары — невероятно мощные магниты в космосе

15.12.2020
17:26

Ученые рассказали о «компьютере», который был изготовлен 2000 лет назад

15.12.2020
17:24

Ученые предположили, как станет выглядеть Земля будущего

15.12.2020
17:18

В галактике NGC 7090 обнаружен транзиентный сверхяркий источник рентгеновского излучения

15.12.2020
17:09

Начал свою работу инструмент по поиску металлов во Вселенной

15.12.2020
16:59

Есть ли способ обнаружить странные кварковые звёзды?

15.12.2020
16:48

НАСА обнаружило двойника Земли: на нем может быть жизнь

15.12.2020
16:35

Венера все больше становится похожа на Землю

15.12.2020
15:49

Аппаратура РКС произвела съемку солнечного затмения в Южной Америке из космоса

15.12.2020
15:41

Астрономы показали грунт астероида Рюгу

15.12.2020
13:41

"Непритязательность и Первый Концерт Чайковского для фортепиано с оркестром" - новое в литературном обозрении Соломона Воложина

14.12.2020
20:26

Новую российскую орбитальную станцию решили сделать «вечной»

14.12.2020
20:18

Астрономы рассчитали, как «гравитационный трактор» может помочь защитить Землю от астероида

14.12.2020
20:00

120 лет назад Макс Планк дал начало квантовой теории

14.12.2020
19:55

Открытие, селанное коллаборацией «Борексино», вошло в десятку лучших достижений этого года

14.12.2020
19:48

Этот странный снимок Луны абсолютно реален – она действительно выглядит так

14.12.2020
19:01

Физики рассказали, как долго нейтрон «живет» в космосе и почему это важно знать

14.12.2020
18:50

Ученые наблюдают за столкновением двух черных дыр

14.12.2020
18:44

На Марсе оказалось меньше воды, чем считали ученые

<< 241|242|243|244|245|246|247|248|249|250 >>

НАУКА

Новости

Научный форум

Почему молчит Вселенная?

Парниковая катастрофа

Хронология и парахронология

История и астрономия

Альмагест

Наука и культура

2000-2002
Научно-популярный журнал Урания в русском переплете
(1999-200)

Космические новости

Энциклопедия космонавтика

Энциклопедия "Естествознание"

Журнальный зал

Физматлит

News of Russian Science and Technology

Научные семинары

НАУЧНЫЕ ОБОЗРЕНИЯ

"Физические явления на небесах"

"TERRA & Comp"

"Неизбежность странного микромира"

"Биология и жизнь"

ОБРАЗОВАНИЕ

Открытое письмо министру образования

Антиреформа

Соросовский образовательный журнал

Биология

Науки о Земле

Математика и Механика

Технология

Физика

Химия

Русская литература

Научная лаборатория школьников

КОНКУРСЫ

Лучшие молодые
ученые России

Для молодых биологов

БИБЛИОТЕКИ

Библиотека Хроноса

Научпоп

РАДИО

Читают и поют авторы РП

ОТДЫХ

Музеи

Игры

Песни русского застолья

Народное

Смешное

О НАС

Редколлегия

Авторам

О журнале

Как читать журнал

Пишут о нас

Тираж

РЕСУРСЫ

Поиск

Проекты

Посещаемость

Журналы

Русские писатели и поэты

Избранное

Библиотеки

Фотоархив

ИНТЕРНЕТ

Топ-лист "Русского переплета"

Баннерная сеть

Наши баннеры

НОВОСТИ

Все

Новости русской культуры

Новости науки

Космические новости

Афиша

The best of Russian Science and Technology

 

 


Если Вы хотите стать нашим корреспондентом напишите lipunov@sai.msu.ru

 

Редколлегия | О журнале | Авторам | Архив | Ссылки | Статистика | Дискуссия

Галерея "Новые Передвижники"
Пишите

© 1999, 2000 "Русский переплет"
Дизайн - Алексей Комаров

Русский Переплет
Rambler's Top100 TopList