ag娱乐澳门网官网:NASA利用深度學習監測太陽天氣_中國氣象局
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來源︰中國氣象報   發布時間︰2019年11月08日09:33
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  太陽耀斑和其他空間天氣不僅會對宇宙飛船和衛星產生嚴重影響,還會對廣播通信和GPS導航等產生影響。美國國家航空航天局(NASA)前沿發展實驗室(FDL)的研究團隊已經證明,通過使用人工智能(AI)深度學習,可以虛擬地監測太陽的極端紫外線(EUV)輻射度。EUV輻射度是空間天氣的關鍵驅動因素。

  FDL團隊成員亞歷山大?斯澤尼茨說,研究表明,深層神經網絡可以被訓練成模擬太陽動力學天文台(SDO)上的儀器。基于SDO的其他儀器觀察到的情況,推斷該傳感器監測到的紫外線輻射水平,有望提高NASA任務的科學生產力,並增強空間天氣監測能力。

  在為期8周的加速器研究期間,由人工智能和自然科學領域早期職業研究人員組成的跨學科團隊開展合作,應用人工智能和機器學習來解決重要的科學問題。這項研究的挑戰是開發一個使用SDO圖像預測太陽光譜輻照度的AI模型。

  傳統監測太陽EUV光譜輻照度的方法包括嘗試預測EUV發射的物理啟發模型。這些方法使用太陽表面的磁場分布,或是太陽日冕中等離子體分布基于物理的反轉。

  這些結果表明,使用太陽成像觀測來創建EUV光譜輻照度的代理測量是可能的。將來自NASA的SDO的日冕圖像輸入至深層神經網絡,能夠生成代理EUV測量,其精確度超過基于物理的模型。

  此外,研究團隊還開發了用于比較EUV模型之間預測的基準和協議,有助于日後進一步開展研究。到目前為止,通過將深度學習與大規模科學空間數據相結合,研究還未真正觸及可行的內容。數據科學和機器學習將在我們理解空間天氣起源的過程中,發揮越來越重要的作用。

  (來源︰美國物理學家組織網等 編譯︰劉淑喬 責任編輯︰崔國輝)

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