Sončni teleskop ima težko delo. Opazovanje Sonca terja davek zaradi stalnega obstreljevanja neskončnega toka sončnih delcev in močne sončne svetlobe. Sčasoma se občutljive leče in senzorji sončnih teleskopov začnejo kvariti. Za zagotovitev točnosti podatkov, ki jih pošiljajo takšni instrumenti, znanstveniki občasno ponovno umerjajo, da se prepričajo, da razumejo, kako se instrument spreminja.
NASA Solar Dynamics Observatory je bila odprta leta 2010, oz S.D.O, že več kot 10 let zagotavlja slike Sonca v visoki ločljivosti. Te slike so znanstvenikom omogočile podroben vpogled v različne sončne pojave, ki lahko povzročijo vesoljsko vreme in vplivajo na naše astronavte in tehnologijo na Zemlji in v vesolju. Atmospheric Imager Assembly ali AIA je eden od dveh slikovnih instrumentov na SDO, ki nenehno gledata v Sonce in vsakih 10 sekund posnameta slike v 12 valovnih dolžinah ultravijolične svetlobe. To ustvari ogromno informacij o Soncu, vendar kot vsi instrumenti za opazovanje sonca, se AIA sčasoma poslabša in podatke je treba pogosto umerjati.
Od izstrelitve SDO so znanstveniki za umerjanje AIA uporabljali sondirne rakete, ki so majhne rakete, ki običajno nosijo le nekaj instrumentov in opravljajo kratke vesoljske polete – približno 15 minut – letijo nad večino Zemljine atmosfere, kar omogoča instrumentom na krovu, glej ultravijolične valovne dolžine, izmerjene z AIA. Te valovne dolžine svetlobe absorbira zemeljska atmosfera in jih ni mogoče izmeriti s tal. Za kalibracijo AIA so znanstveniki pritrdili ultravijolični teleskop na sondirno raketo in te podatke primerjali z meritvami AIA.
Metoda kalibracije sondirnih raket ima številne pomanjkljivosti. Rakete morda ne bodo izstreljene tako pogosto, ko bo AIA namesto tega nenehno gledala v Sonce. To pomeni, da je med vsako kalibracijo sondne rakete obdobje prekinitve, ko je kalibracija rahlo zamaknjena.
NASA virtualna kalibracija
Ob upoštevanju teh težav so se znanstveniki odločili razmisliti o drugih možnostih za kalibracijo naprave z namenom trajne kalibracije. Strojno učenje, tehnika, ki se uporablja v umetni inteligenci, se zdi kot nalašč. Kot že ime pove, strojno učenje zahteva računalniški program ali algoritem, da se nauči izvajati nalogo.
Najprej so morali raziskovalci usposobiti algoritem strojnega učenja za prepoznavanje solarnih struktur in njihovo primerjavo z uporabo podatkov AIA. Da bi to naredili, algoritmu posredujejo slike, pridobljene med zvočnimi kalibracijskimi poleti rakete, in mu povedo, koliko kalibracij potrebujejo. Po zadostnem številu teh primerov algoritmu posredujejo podobne slike in preverijo, ali lahko določi zahtevano kalibracijo. Če ima dovolj podatkov, se algoritem nauči določiti, koliko kalibracije je potrebno za vsako sliko.
Ker AIA gleda na Sonce v različnih valovnih dolžinah svetlobe, lahko raziskovalci uporabijo algoritem tudi za primerjavo specifičnih struktur na različnih valovnih dolžinah in natančnejše ocene.
Najprej so algoritem naučili, kako izgleda sončni izbruh, tako da so mu pokazali sončne izbruhe na vseh valovnih dolžinah AIA, dokler ni prepoznal sončnih izbruhov v vseh različnih vrstah svetlobe. Ko je program prepoznal sončni izbruh brez kakršnih koli poslabšanj, je algoritem lahko ugotovil, koliko je poslabšanje vplivalo na trenutne slike AIA in koliko kalibracije je bilo potrebno za vsako.
"To je bil velik dogodek," je dejal dr. Louis Dos Santos. "Namesto da bi jih samo identificirali na isti valovni dolžini, identificiramo strukture na različnih valovnih dolžinah." To pomeni, da so lahko raziskovalci bolj prepričani v kalibracijo, ki jo določi algoritem. Dejansko se je program za strojno učenje izkazal za najboljšega, ko so primerjali njihove podatke o virtualni kalibraciji s podatki o kalibraciji sondirnih raket. S tem novim postopkom so znanstveniki pripravljeni na neprekinjeno umerjanje slik AIA med poleti kalibracijske rakete, kar poveča natančnost podatkov SDO za raziskovalce.
Preberite tudi: