В результате совместной деятельности российских ученых с партнерами из Австрии и США разработана система, основанная на искусственном интеллекте, предназначенная для анализа многолетних данных о Солнце.
В проекте, осуществленном специалистами из «Сколтеха», Грацского университета имени Карла и Франца (Австрия) и Высокогорной обсерватории Национального центра атмосферных исследований США, основная цель заключается в организации и систематизации различных архивов наблюдений за солнечной активностью.
За последние десятилетия накоплены обширные объемы данных, полученных с помощью различных телескопов. Тем не менее, из-за различий в качестве изображений, методах съемки и технических характеристиках оборудования, их сопоставление является сложной задачей. Созданная ИИ-система решает эту проблему, интегрируя информацию в единую модель.
Алгоритм основан на нейронных сетях особого типа, состоящих из двух компонентов. Один из них намеренно ухудшает качество изображений, а другой восстанавливает их до заданного уровня. Такой подход позволяет корректировать снимки, сделанные в разное время и с использованием различных инструментов, а также выявлять скрытые корреляции.
Разработанная технология уже обработала данные, собранные за 24 года наблюдений. Она улучшила детализацию изображений солнечного диска, снизила помехи на снимках, полученных с Земли, и даже позволила оценить магнитные поля на обратной стороне Солнца. Ученые надеются, что данная система поможет извлечь новые знания из архивов, в частности, о взаимосвязи между солнечными циклами и «космической погодой».
Ранее космический аппарат Juno успешно завершил свой 66-й пролет мимо Юпитера и его спутников, отправив на Землю новые впечатляющие фотографии, сделанные двухпиксельной камерой JunoCam. На снимках видны яркие пятна на поверхности планеты, напоминающие медуз. Кроме того, аппарат приблизился к Амальтее, пятому по величине спутнику Юпитера.
Космические мегапроекты: от баз на Луне до городов на Марсе
